伏安型电子舌对不同种类绿茶的辨识

摘要：

应用伏安型电子舌对碧螺春、观音王、毛峰和雀舌4种绿茶进行辨识,采用金电极和铂金电极对4种绿茶的64个样品进行测试.激励信号采用循环伏安法,电压范围设定为-0.2～0.8 V,循环2个周期,获取每个样品的电化学指纹图谱.对获取电流信号进行不同方式的预处理,并对预处理后的数据采用类间类内指数比和主成分分析(PCA)进行评估,采用偏最小二乘判别(PLS-DA)对校正集和预测集进行建模和比较.结果表明,在同一循环伏安周期相同电势下的响应电流差值归一化预处理后,金电极响应数据的类间类内指数比最大,此时PLS-DA建模效果最好,校正集和预测集分辨率分别达100％和93.75％.

关键词：伏安型电子舌、绿茶、数据预处理、主成分分析、偏最小二乘判别

所属期刊栏目：39

分类号：Q949.71+8.43;O614.33;TS207.5

资助基金：国家自然科学基金41771357

在线出版日期：2019-01-12（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：209-213