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基于揮發(fā)成分的大米蒸煮前后產地溯源研究-德國AIRSENSE電子鼻
閱讀：1354發(fā)布時間：2020-7-7
試驗以黑龍江地理標志大米作為研究對象，利用電子鼻系統(tǒng)裝置，采集大米和米飯完整的氣味信息，結合統(tǒng)計模式識別技術，分析大米和米飯氣味特征數(shù)據(jù)，探索電子鼻指紋分析技術對黑龍江水稻品種和產地進行快速鑒別方法。
檢測樣品：
采取查哈陽大米地理標志保護范圍、建三江大米地理標志保護范圍和五常大米地理標志保護范圍，分別選擇主產縣、鄉(xiāng)（鎮(zhèn)或農場）、村（屯）的大面積種植地塊，記錄采樣地點、品種等信息。共采集地理標志大米樣品89個
檢測指標：米和米飯氣味特征
檢測儀器：PEN3電子鼻系統(tǒng)：德國AIRSENSE公司
實驗結果：線性判別分析優(yōu)于主成分分析，利用電子鼻產地溯源技術結合線性判別分析對黑龍江大米產地溯源是可行的。結合線性判別分析分別構建查哈陽、建三江和五常大米產地溯源模型，得到精米樣品產地正確判別率分別為80%、70%、100%，而蒸煮后大米樣品的產地正確判別率均為100%，說明大米經(jīng)過蒸煮預處理，揮發(fā)性成分被充分釋放，放大了電子鼻傳感器感應信號，有效提高了電子鼻產地溯源判別率，為電子鼻產地溯源技術體系構建提供理論基礎。
結論：
研究通過對不同產地和品種大米進行蒸煮前后樣本的電子鼻揮發(fā)性氣味采集，結合主成分分析和線性判別分析，結果表明，線性判別分析結果優(yōu)于主成分分析結果，可有效提高產地正確判別率。采用線性判別分析對大米產地正確分類高于對品種的正確分類，并通過建立大米蒸煮前后產地溯源模型及驗證，對不同產地蒸煮后大米產地正確判別率均為*%，說明大米經(jīng)過蒸煮后氣味信息被放大，有效地提高了電子鼻產地溯源正確識別率。但對于蒸煮前精米的判別率還有待于進一步提高，為電子鼻產地溯源技術能夠真正實現(xiàn)大米產地保護的快速檢測提供一定的理論基礎。
本文獻來源于“黑龍江八一農墾大學食品學院”。
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