基于电子鼻的不同醋龄镇江香醋的识别

摘要：

醋龄是影响消费者选购镇江香醋的重要因素,但是,目前市场上镇江香醋醋龄标注混乱,亟待科学准确的方法进行规范和识别.为了建立准确快速识别不同醋龄镇江香醋的方法,采用电子鼻技术对食醋醋龄进行鉴别.在利用主成分分析(principal component analysis,PCA)对电子鼻检测参数中的样本瓶体积和样品量进行优化的基础上,采用电子鼻对6种不同醋龄(新醋、醋龄6个月,12个月,18个月,48个月和78个月)镇江香醋进行识别,线性判别分析(linear discriminant analysis,LDA)、支持向量机(support vector machine,SVM)和反向传播神经网络(back-propagation neural network,BPNN)三种模式识别方法被用来进行醋龄识别建模.在样本瓶体积50 mL和样品量2 mL时获得的识别效果最佳,LDA、SVM和BPNN三种模式识别方法均取得较好的效果,BPNN要略优于LDA和SVM方法,其训练集和测试集识别正确率分别为98.75％和97.5％.电子鼻是一种快速和较为有效区分不同醋龄镇江香醋的方法.

关键词：镇江香醋、电子鼻、醋龄、识别

所属期刊栏目：44

分类号：TP309;F830.91;TP181

资助基金：江苏省国际合作项目;镇江市创新能力建设计划

在线出版日期：2023-06-25（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：320-324