基于电子舌技术的酱油分析识别研究

本文以酱油为研究对象,探究电子舌技术在酱油中的应用.采用主成分分析(PCA)、判别因子分析(DFA)及BP神经网络(BPNN)识别不同品牌酱油.采用偏最小二乘法(PLS)建立氨基酸态氮、总酸、总糖、盐、苦味氨基酸、鲜味氨基酸等呈味成分与电子舌输出值的定量模型以实现预测呈味成分含量的目的.试验表明电子舌识别酱油的最优条件为:选择稀释倍数30倍,选择酸、苦、鲜、咸、甜、饱满感6个滋味指标,饱满感测前清洗时间6 s.结果表明电子舌可区分不同品牌的酱油,PCA,DFA的前2个主成分贡献率分别达83.8％,98.1％,判别函数正判率达99.3％,神经网络分析的预判能力最强,判别率达100％.通过PLS建模发现电子舌响应信号能够较好地预测不同酱油的呈味组分.