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            日本INSENT電子舌在酒感官評價方面的應用文集(一)

            閱讀:1678發布時間:2021-6-28

            濃香型白酒窖泥中乳酸菌的分離鑒定及其在柑橘酒中的應用

            《中國釀造》

            沈馨1馬佳佳1劉文匯2楊少勇2張振東1郭壯1

            1. 湖北文理學院食品科學技術學院鄂西北傳統發酵食品研究所

            2. 湖北古襄陽酒業有限公司

            摘  要:在對濃香型白酒窖泥中乳酸菌進行分離鑒定的基礎上,分別將其與釀酒酵母聯合發酵進行柑橘酒制備,同時采用電子舌對柑橘酒滋味品質進行了評價,探討了乳酸菌在柑橘酒中應用的可行性。結果表明,從窖泥中分離的15株菌均被鑒定為副干酪乳桿菌(Lactobacillus paracasei),柑橘酒中的有機酸主要為乳酸、檸檬酸和琥珀酸,酸味是15株乳酸菌發酵而成的柑橘酒樣品間差異最大的滋味指標。L.paracasei JNB1-3可明顯降低柑橘酒的酸味和苦味強度,在后續柑橘酒發酵中可能具有一定的應用潛力。

            關鍵詞:柑橘酒; 乳酸菌; 電子舌; 有機酸;

            食品的味覺分析

            《中國食品添加劑》

            耿利華1李揚1詹浩宇1姜小苓2

            1. 北京盈盛恒泰科技有限責任公司2. 河南科技學院小麥中心

            摘  要:TS-5000Z味覺分析系統,即電子舌,采用和人的舌頭一樣的機理,把各種物質的味道轉化到數據庫中,例如食品或藥品的味道。利用*的回味測量技術,能夠表述出通過傳統的化學儀器不能測量的參數,例如"豐富度"、"濃烈度"等。此外,通過專有的分析應用軟件,能夠很容易的獲得分析數據。作為對感官評定的支持工具,TS-5000Z*應用于例如質量控制、產品研發、市場和銷售等環節。本文應用TS-5000Z型味覺分析系統,分析了市場中不同品牌啤酒的酸味、苦味、苦味回味等關鍵的味覺指標,并且分析了不同品牌啤酒之間的味覺差異和相似度,為消費者和生產廠家提供參考。

            關鍵詞:TS-5000Z味覺分析系統; 電子舌; 啤酒; 味道;

            電子舌在啤酒區分辨識中的應用

            《分析儀器》 

            鄧莉 潘從道 何靜仁 舒靜 肖甚圣 陳軒

            武漢工業學院食品科學與工程學院 

            摘  要:檢驗電子舌對啤酒的區分辨識能力。采用電子舌對市售的10種啤酒進行檢測,所得數據進行主成分分析后,著重研究不同啤酒的苦味、苦味回味、酸味。結果表明,主成分PC1和主成分PC2對10種啤酒有很好的區分,且對原始數據的信息保留量達到了98%;樣品中苦味和苦味回味最重的是1號樣品,7號次之,酸味最重的是10號樣品,9號次之,與實際情況相符。該電子舌能很好的區分這10種啤酒,在啤酒品牌區分、真偽辨識中有巨大的應用潛力。

            關鍵詞:主成分分析; 電子舌; 啤酒; 應用;

            基于分層聚類的電子舌用于啤酒的識別

            《現代食品》 

            李婧祎  東北電力大學自動化工程學院 

            摘  要:利用電子舌系統對6種品牌啤酒進行檢測,所得數據運用分層聚類算法進行分析,觀察其品牌分辨結果,評估聚類效果。在樹狀圖中,不同品牌的啤酒樣品分別被聚成一類,并無混淆現象發生,而且劃分效果十分清晰明了,說明采用分層聚類算法的電子舌可以用于啤酒的識別。

            關鍵詞:分層聚類; 電子舌; 啤酒; 識別;

            基于粒子群優化的嗅-味融合技術在啤酒辨識中的應用

            《農業機械學報》 

            劉晶晶1楊佳琳1Zhang Xiuyu2孫彬1張曉婷1門洪1

            1. 東北電力大學自動化工程學院2. 康戈迪亞大學機械與工業工程系

            摘  要:利用電子鼻/舌融合系統對啤酒香氣、滋味進行檢測,基于其融合后的嗅/味綜合信息實現啤酒的分類。由于傳統K均值聚類結果依賴于初始值的選取,且易陷入局部*,依據融合數據特點提出一種改進的基于粒子群優化的K均值聚類算法,該算法在運行過程中優化了權重系數,隨著迭代次數增加同時調整收斂速度,使粒子的搜索更趨于平衡化,同時引入壓縮因子,平衡全局與局部矛盾。將該算法與K均值聚類算法進行比較,實驗數據證明該算法具有較好的全局收斂性,能克服易陷入局部*的缺點而收斂于*解,結果顯示:該算法對5種啤酒聚類效果明顯,正確率穩定在93.3%。

            關鍵詞:啤酒; 嗅/味融合技術; 電子鼻/舌; K均值聚類; 粒子群;

             


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