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咀嚼运动对食品物料破坏效果的仿真分析
  • ISSN号:1673-9078
  • 期刊名称:《现代食品科技》
  • 时间:0
  • 分类:TS207.3[轻工技术与工程—食品科学;轻工技术与工程—食品科学与工程]
  • 作者机构:[1]吉林大学生物与农业工程学院,长春130022, [2]Department of Chemistry andBiochemistry, University of Maryland,College Park MD 20740, USA, [3]长江师范学院生命科学与技术学院,重庆408100
  • 相关基金:国家自然科学基金资助项目(31271861); 国家“863”高技术研究发展计划资助项目(2008AA100802)
中文摘要:

为了快速辨识不同口味的玉米汁饮料,确保同一种饮料质量的均一性,构建了包含12个传感器的味觉传感器阵列。使用代表酸、甜、苦、咸、鲜的呈味物质检测味觉传感器阵列对5种基本味觉辨识的能力。使用主成分分析和概率神经网络考察了该阵列对基本味觉的辨识效果,该阵列对基本味觉表现出良好的辨识能力。将该阵列应用于玉米汁饮料的分类辨识中,区分来自不同品牌的9种玉米汁。系统聚类分析表明了同一种玉米汁样本的味觉特征非常接近,可聚合为一类。通过主成分分析法实现数据降维,提取前3个主成分作为概率神经网络的输入神经元。试验结果表明:该味觉传感器阵列对不同种玉米汁饮料具有较好的辨识能力,辨识的正确率为95.06%。

英文摘要:

In order to identify corn juices with different flavor quickly and evaluate the conformance of the same corn juices, a taste sensor array including 12 sensors was built. The taste sensor array was tested with sweet, salty, sour, bitter and umami tastes as the evaluation of its ability to distinguish 5 basic tastes. Principal component analysis and Probabilistic neural networks were used for analyzing the effect to distinguish basic tastes based on the sensor array. The array allowed a successful recognition of the basic tastes. The taste recognition capability was further tested in the identification of corn juices. A total of 9 commercial corn juices from different brands were analyzed. Cluster analysis showed that taste characteristics from the same corn juices were similar, and aggregated as a cluster. Dimensionality reduction was achieved by Principal component analysis. The previous three principal components were applied as inputs of probabilistic neural networks. The taste sensor array showed good identitication of corn juices with identification accuracy of 95.06%.

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期刊信息
  • 《现代食品科技》
  • 北大核心期刊(2011版)
  • 主管单位:华南理工大学
  • 主办单位:华南理工大学
  • 主编:李琳
  • 地址:广州市天河区五山路华南理工大学麟鸿楼号508室
  • 邮编:510640
  • 邮箱:xdspkj@vip.sohu.com
  • 电话:020-87112373
  • 国际标准刊号:ISSN:1673-9078
  • 国内统一刊号:ISSN:44-1620/TS
  • 邮发代号:46-349
  • 获奖情况:
  • 国内外数据库收录:
  • 美国化学文摘(网络版),英国农业与生物科学研究中心文摘,波兰哥白尼索引,荷兰文摘与引文数据库,美国工程索引,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版),英国食品科技文摘
  • 被引量:20414