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更新时间:2023-04-26   点击次数:413次

本研究以山葡萄酒为实验材料,利用电子鼻技术通过主成分分析(PCA)、线性判别分析法(LDA方法)、方差分析法(ANOVA)等多种方法度葡萄酒样品的体积分数、样品体积和样品瓶顶空生成时间进行优化,在优化参数的条件下,通过逐步线性判别分析法(Step-LDA)对2014-2017年不同酒龄的山葡萄酒进行识别,达到对山葡萄酒酒龄准确识别的目的。

检测设备:电子鼻PEN3,德国AIRSENSE

01.PCA和LDA分析

电子鼻在优化参数条件下可以完全区分2014年、2015年、2016年和2017年的山葡萄酒样品,并且在PCA和LDA分析图上,各样品的分布位置不同,储存时间越长,样品间距离越远,识别效果越好。山葡萄酒的优化参数为样品体积分数10%、样品体积5mL、样品瓶顶空生成时间30min。

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逐步判别分析法可以依据建立的模板,对未知酒样品进行识别。本实验选取了2014-2017年各10个样品建立模板,对另外10个样品进行逐步线性判别分析。由表6可知,2014-2016年的10个样品预测的准确率均为100%,而2017年的10份样品中有3个样品被误分到2016年,准确率为70%,可能是由于2017年山葡萄酒贮存时间已达半年多,个别样品香气成分与2016年香气成分可能比较接近的原因。本实验说明利用电子鼻通过逐步线性判别分析法对山葡萄酒识别时,山葡萄酒的酒龄为一年半以上时能获得100%的准确率。

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结论:电子鼻测定不同酒龄山葡萄酒时,样品体积分数,样品体积和样品瓶顶空生成时间对测定结果有很大影响,其中样品体积的影响程度最大,对单个传感器和复合传感器影响均极显著(P<0.01)。结合PCA,LDA和ANOVA分析方法,确定出优化参数为:样品体积分数10.0%、样品体积5mL、样品瓶顶空生成时间30min。

文献来源:延边大学农学院


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