王瓊，徐寶才，于海，李聰

?

電子鼻和電子舌結(jié)合模糊數(shù)學(xué)感官評(píng)價(jià)優(yōu)化培根煙熏工藝

王瓊1，2，徐寶才2，3，于海1，李聰2，4

（1揚(yáng)州大學(xué)食品科學(xué)與工程學(xué)院，江蘇揚(yáng)州 225009；2雨潤(rùn)肉品加工與質(zhì)量控制國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，南京 211806；3江蘇省肉類(lèi)生產(chǎn)與加工質(zhì)量安全控制協(xié)同創(chuàng)新中心，南京 210095；4馬鞍山雨潤(rùn)食品有限公司，安徽馬鞍山 243071）

【目的】采用電子鼻嗅問(wèn)指紋分析、電子舌滋味指紋分析及模糊數(shù)學(xué)感官評(píng)價(jià)，選出一種煙熏液使其在合適的添加量下制作的培根能夠達(dá)到傳統(tǒng)木屑煙熏培根的風(fēng)味，同時(shí)探尋利用電子鼻和電子舌法優(yōu)化培根煙熏工藝的可行性和準(zhǔn)確性?！痉椒ā坎捎秒娮颖呛碗娮由喾?，通過(guò)主成分分析圖對(duì)3種不同濃度煙熏液制作的培根與傳統(tǒng)木屑煙熏的培根從整體氣味和滋味上進(jìn)行對(duì)比分析，結(jié)合模糊數(shù)學(xué)感官評(píng)價(jià)分析并驗(yàn)證電子鼻和電子舌的結(jié)果?！窘Y(jié)果】對(duì)電子鼻數(shù)據(jù)進(jìn)行主成分分析，主成分1和2的累積貢獻(xiàn)率為99.760%，大于85%，說(shuō)明主成分1和主成分2已經(jīng)包含了很大的信息量，能夠反映樣品的整體信息。4號(hào)（3‰名花MH-SO152）樣品的分布區(qū)域與1號(hào)（木屑煙熏）樣品的分布區(qū)域分離較遠(yuǎn)，在氣味上差別明顯。5號(hào)（1‰名花SY-SO968）、7號(hào)（3‰名花SY-SO968）、9號(hào)（2‰金牛山Ⅱ號(hào)）和10號(hào)（3‰金牛山Ⅱ號(hào)）樣品的分布區(qū)域與1號(hào)樣品的分布區(qū)域分離較近，在氣味上它們與1號(hào)樣品比較接近。6號(hào)（2‰名花SY-SO968）樣品的分布區(qū)域與1號(hào)樣品的分布區(qū)域有部分重疊，說(shuō)明6號(hào)樣品在氣味上與1號(hào)樣品基本一致，即添加2‰的廣州名花SY-SO968煙熏液制作的培根與傳統(tǒng)木屑煙熏的培根在氣味上基本一致。對(duì)電子舌數(shù)據(jù)進(jìn)行主成分分析，主成分1和2的累積貢獻(xiàn)率為88.903%，大于85%，能夠反映樣品的整體信息。2號(hào)（1‰名花MH-SO152）、3號(hào)（2‰名花MH-SO152）和4號(hào)樣品的分布區(qū)域與1號(hào)樣品的分布區(qū)域分離較遠(yuǎn)，在滋味上與1號(hào)樣品差別明顯。8號(hào)（1‰金牛山Ⅱ號(hào)）、9號(hào)、10號(hào)樣品的分布區(qū)域與1號(hào)樣品的分布區(qū)域分離較近，在滋味上它們與1號(hào)樣品比較接近。5號(hào)、6號(hào)、7號(hào)樣品的分布區(qū)域與1號(hào)樣品的分布區(qū)域分離最近，說(shuō)明在滋味上它們與1號(hào)樣品最接近，即添加廣州名花SY-SO968煙熏液制作的培根與傳統(tǒng)木屑煙熏的培根在滋味上最接近。在培根模糊數(shù)學(xué)感官評(píng)價(jià)的綜合得分和煙熏風(fēng)味描述中，1號(hào)、6號(hào)、7號(hào)和10號(hào)樣品的綜合得分比較接近，分值都大于8，評(píng)價(jià)等級(jí)為很好，風(fēng)味描述都為煙熏味濃郁，口感好。其中，6號(hào)樣品與1號(hào)樣品的模糊數(shù)學(xué)感官評(píng)價(jià)的綜合得分最接近，僅相差0.05，與電子鼻和電子舌法的分析結(jié)果基本一致?！窘Y(jié)論】通過(guò)電子鼻和電子舌法的主成分分析，得出添加2‰廣州名花SY-SO968煙熏液制作的培根與木屑煙熏培根在氣味上基本一致，在滋味上最接近，可以用來(lái)代替?zhèn)鹘y(tǒng)的木屑煙熏培根。其模糊數(shù)學(xué)感官評(píng)價(jià)法的綜合得分與木屑煙熏培根最接近，與電子鼻、電子舌法結(jié)果基本一致，驗(yàn)證了電子鼻和電子舌法優(yōu)化培根煙熏工藝的可行性和準(zhǔn)確性，從整體風(fēng)味上為肉制品的生產(chǎn)工藝優(yōu)化提供了參考。

培根；電子鼻；電子舌；模糊數(shù)學(xué)感官評(píng)價(jià)法

0 引言

【研究意義】培根（bacon）是將畜肉或禽肉進(jìn)行去骨（或不去骨）、注射（或不注射）、腌制、滾揉（或不滾揉）、成型（或不成型）、干燥、煙熏（或不煙熏）、烘烤等工藝制成的西式肉制品，其肥瘦均勻，風(fēng)味獨(dú)特，深受人們的喜愛(ài)。培根生產(chǎn)工藝比較復(fù)雜，木屑煙熏又會(huì)產(chǎn)生較多的3,4-苯并芘等致癌物質(zhì)，由植物提純精制而成的煙熏液則幾乎不含有致癌物質(zhì)。使用煙熏液代替?zhèn)鹘y(tǒng)的木屑煙熏，不僅能夠降低培根中多環(huán)芳烴類(lèi)致癌物質(zhì)的含量，而且便于進(jìn)行現(xiàn)代工業(yè)自動(dòng)化的生產(chǎn)，提高培根的生產(chǎn)效率?！厩叭搜芯窟M(jìn)展】風(fēng)味是肉制品的重要食用品質(zhì)之一，由氣味和滋味兩部分組成。大量研究資料表明，氣味是揮發(fā)性風(fēng)味物質(zhì)相互作用的最終結(jié)果，而氣味的大小不僅與風(fēng)味物質(zhì)的種類(lèi)、含量和人的感覺(jué)閾值有關(guān)，同時(shí)還與基質(zhì)密切相關(guān)，滋味亦然。目前，對(duì)食品的風(fēng)味分析大多采用氣相色譜-質(zhì)譜聯(lián)用法（gas chromatography-mass spectrometry，GC-MS）[1]和感官評(píng)價(jià)法。氣質(zhì)聯(lián)用法的檢測(cè)周期很長(zhǎng)，成本又較高，測(cè)試結(jié)果也不能代表樣品的整體氣味，感官評(píng)價(jià)法會(huì)因個(gè)人喜好的偏差帶來(lái)誤差。目前以風(fēng)味為導(dǎo)向和評(píng)價(jià)指標(biāo)對(duì)生產(chǎn)工藝進(jìn)行優(yōu)化未見(jiàn)報(bào)道，主要原因其一是評(píng)價(jià)指標(biāo)難以確定，風(fēng)味為綜合性描述，而非單一性描述，與傳統(tǒng)的單一或幾個(gè)指標(biāo)的綜合評(píng)價(jià)方法不同，揮發(fā)性風(fēng)味成分、含量以及物質(zhì)對(duì)整體風(fēng)味的影響不能僅僅用幾個(gè)指標(biāo)進(jìn)行評(píng)價(jià)；其二是評(píng)判優(yōu)劣不易把握，即風(fēng)味的好壞難于界定；其三是受客觀(guān)評(píng)價(jià)手段的限制，即檢測(cè)儀器的限制。由氣敏傳感器陣列、信號(hào)處理系統(tǒng)和模式識(shí)別系統(tǒng)3部分組成的電子鼻，能夠模擬人的鼻子，將“聞到”目標(biāo)物的氣息從不同的氣味測(cè)到不同的信號(hào)，再與數(shù)據(jù)庫(kù)中的信號(hào)進(jìn)行對(duì)比分析，從而進(jìn)行判斷和識(shí)別[2-3]。相較于人的嗅覺(jué)，電子鼻的測(cè)定結(jié)果更加客觀(guān)。目前，電子鼻主要應(yīng)用于雞肉[4]、豬肉、羊肉[5]等肉制品品質(zhì)的檢測(cè)和區(qū)分[6-8]，也有少量用于香精香料的檢測(cè)[9-10]。電子舌能夠模擬人的舌頭，“品嘗到”目標(biāo)物的滋味信息，經(jīng)過(guò)軟件分析處理，最終用來(lái)反映檢測(cè)對(duì)象之間的整體特征差異[11]。電子舌有安全、快速、無(wú)疲勞的優(yōu)點(diǎn)，可以代替感官評(píng)定人員對(duì)食品滋味進(jìn)行評(píng)定，主要用于肉品的新鮮度和純度鑒定[12-13]、對(duì)肉制品添加成分的定量分析[14]、肉品種類(lèi)和部位的區(qū)分[15-16]、肉品衛(wèi)生的監(jiān)測(cè)[17]。食品的感官品質(zhì)一般包括外觀(guān)、氣味、滋味和質(zhì)構(gòu)等方面，在描述中這些屬性難以劃分具體界限，具有一定的模糊性[18]。模糊數(shù)學(xué)可以將這些屬性定量化，并進(jìn)行數(shù)學(xué)描述，從而減少人的主觀(guān)性影響，可以比較全面地反映食品感官品質(zhì)的信息[19-20]。模糊數(shù)學(xué)感官評(píng)價(jià)法綜合考慮了各種因素對(duì)整體效果的綜合貢獻(xiàn)，能夠?qū)κ称返钠焚|(zhì)作出客觀(guān)、準(zhǔn)確評(píng)價(jià)。潘志民等[21]用模糊數(shù)學(xué)感官評(píng)價(jià)法優(yōu)化了培根的加工工藝；Lee等[22]將模糊評(píng)價(jià)應(yīng)用于香腸的感官評(píng)價(jià)?！颈狙芯壳腥朦c(diǎn)】目前為止，雖已有關(guān)于培根工藝優(yōu)化的相關(guān)報(bào)道，但往往局限于通過(guò)單一的感官評(píng)價(jià)來(lái)對(duì)培根進(jìn)行工藝優(yōu)化。利用電子鼻和電子舌對(duì)培根的風(fēng)味分析未見(jiàn)報(bào)道，在整體風(fēng)味上對(duì)生產(chǎn)工藝的優(yōu)化也鮮有報(bào)道。【擬解決的關(guān)鍵問(wèn)題】本研究以前期的預(yù)試驗(yàn)和優(yōu)化的電子鼻、電子舌最佳檢測(cè)條件為基礎(chǔ)，對(duì)添加煙熏液制作的培根樣品進(jìn)行主成分分析（principle component analysis，PCA），結(jié)合模糊數(shù)學(xué)感觀(guān)評(píng)價(jià)法，選出與傳統(tǒng)木屑煙熏風(fēng)味最接近的煙熏液，來(lái)代替?zhèn)鹘y(tǒng)的木屑煙熏工藝，使培根生產(chǎn)更加簡(jiǎn)潔高效。同時(shí)探尋利用電子鼻和電子舌在整體風(fēng)味上優(yōu)化生產(chǎn)工藝的可行性，以期能夠簡(jiǎn)便、快捷、準(zhǔn)確的優(yōu)化生產(chǎn)工藝。

1 材料與方法

試驗(yàn)于2015年9月至2016年2月在南京市雨潤(rùn)公司肉制品國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室進(jìn)行。

1.1 試驗(yàn)材料與試劑

豬頸背肌肉，雨潤(rùn)公司；木屑（果木混合）；煙熏液MH-SO152，廣州名花香料有限公司；煙熏液SY-SO968，廣州名花香料有限公司；金牛山Ⅱ號(hào)煙熏液，濟(jì)南市歷城區(qū)金牛山食品香料廠(chǎng)；腌制液，雨潤(rùn)配方。

1.2 試驗(yàn)儀器與設(shè)備

ME204E-02型電子天平（凱特勒托利多公司）；SP-01P型真空泵（天津奧特賽恩斯公司），GR21GIII型離心機(jī)（中國(guó)天美科學(xué)儀器有限公司），ETS-D5型磁力攪拌器（廣州儀科實(shí)驗(yàn)室技術(shù)有限公司），F(xiàn)OX 4000電子鼻系統(tǒng)（法國(guó) Alpha M.O.S.公司），Alpha Astree型電子舌系統(tǒng)（法國(guó) Alpha M.O.S.公司）。

1.3 試驗(yàn)方法

1.3.1 培根的生產(chǎn)工藝

1.3.1.1 傳統(tǒng)生產(chǎn)工藝 以豬頸背肌肉為原料，將其分割為250 g的塊狀，注射腌制液，注射率為40%，然后間歇真空滾揉8 h（工作15 min、間歇15 min），出機(jī)后放在0—4℃的庫(kù)中靜腌12 h，將靜置好的原料肉通過(guò)灌裝機(jī)灌裝后進(jìn)行壓模，爐溫72℃蒸煮2 h，脫模后在65℃爐溫下干燥60 min，然后在65℃爐溫條件下煙熏30 min，冷卻后速凍切片即可。

1.3.1.2 改進(jìn)后生產(chǎn)工藝 以豬頸背肌肉為原料，將其分割為250 g的塊狀，注射腌制液和煙熏液，煙熏液添加情況如表1所示。注射率為40%，然后間歇真空滾揉8 h（工作15 min、間歇15 min），出機(jī)后放在0—4℃的庫(kù)中靜腌12 h，將靜置好的原料肉通過(guò)灌裝機(jī)灌裝后進(jìn)行壓模，爐溫72℃蒸煮2 h，脫模后在65℃爐溫下干燥60 min，冷卻后速凍切片即可。

表1 樣品的煙熏液添加情況

1.3.2 樣品前處理方法 將1—10號(hào)樣品進(jìn)行油煎，煎制溫度200℃，煎制時(shí)間1 min[23]。電子鼻：將油煎后的樣品用絞肉機(jī)絞碎，精確稱(chēng)取2.50 g培根肉糜，放入10 mL的電子鼻專(zhuān)用頂空瓶中待測(cè)，每個(gè)樣品做5組平行試驗(yàn)。電子舌：將油煎后的樣品用絞肉機(jī)絞碎，精確稱(chēng)取10.00 g培根肉糜，放入150 mL燒杯中，倒入120 mL浸提液（去離子水），使用電磁攪拌浸提20 min，然后冷凍離心5 min（4℃，8 000 r/min），將上清液用雙層中速定量濾紙抽濾，濾液倒入150 mL電子舌專(zhuān)用燒杯中待測(cè)，每個(gè)樣品做5組平行試驗(yàn)。感官評(píng)價(jià)：將油煎后的每個(gè)樣品都等分為10份，挑選10名食品專(zhuān)業(yè)學(xué)生進(jìn)行感官評(píng)價(jià)。

1.3.3 電子鼻檢測(cè)方法 電子鼻檢測(cè)器經(jīng)過(guò)校準(zhǔn)后，將前處理好的樣品按順序放入電子鼻樣品托盤(pán)中進(jìn)行檢測(cè)分析。設(shè)定已經(jīng)優(yōu)化好的電子鼻分析參數(shù)：進(jìn)樣量500 μL；頂空加熱溫度65℃；頂空加熱時(shí)間180 s；延滯采集時(shí)間600 s，數(shù)據(jù)采集時(shí)間120 s；采集周期1.0 s；載氣為高純空氣，流速150 mL·min-1，頂空注射體積500 μL，注射速度500 μL·s-1，注射總體積2.5 mL。

1.3.4 電子舌檢測(cè)方法 電子舌傳感器經(jīng)過(guò)活化校準(zhǔn)后，將前處理好的樣品按順序放入電子舌樣品托盤(pán)中進(jìn)行檢測(cè)分析。設(shè)定電子舌分析參數(shù)：數(shù)據(jù)采集時(shí)間120 s，采集周期1.0 s，采集延遲0 s，攪拌速率1 r·s-1。

1.3.5 感官評(píng)價(jià)方法 挑選10名（5男5女）經(jīng)過(guò)專(zhuān)門(mén)感官培訓(xùn)的食品專(zhuān)業(yè)學(xué)生組成評(píng)定小組，對(duì)培根的色澤、質(zhì)地、氣味、滋味和回味5個(gè)因素進(jìn)行感官評(píng)價(jià)，從差、一般、好、很好4個(gè)等級(jí)進(jìn)行評(píng)分（表2）。所有待評(píng)價(jià)樣品統(tǒng)一進(jìn)行評(píng)價(jià)，樣品用統(tǒng)一容器盛裝，隨機(jī)進(jìn)行取樣。擔(dān)任評(píng)價(jià)員的基本條件包括：身體健康、無(wú)任何感覺(jué)方面的缺陷；個(gè)人衛(wèi)生條件良好、無(wú)明顯個(gè)人氣味；對(duì)感官分析具有濃厚的興趣；不嗜煙酒，且在檢測(cè)前1 h內(nèi)不抽煙不吃東西，不使用任何有氣味的化妝品；評(píng)價(jià)過(guò)程中禁止相互討論，以10 min為時(shí)間間隔單位，評(píng)價(jià)完一個(gè)樣品后以清水漱口[24]。

1.3.6 模糊數(shù)學(xué)模型的建立

1.3.6.1 因素集、評(píng)語(yǔ)集和加權(quán)集的建立 因素集是影響被評(píng)判對(duì)象的指標(biāo)集合，本研究的因素為培根的色澤（U1）、質(zhì)地（U2）、氣味（U3）、滋味（U4）、回味（U5），如表2所示，從而得出培根的因素集U={U1，U2，U3，U4，U5}[21,25]。

評(píng)語(yǔ)集是參評(píng)者對(duì)評(píng)價(jià)指標(biāo)反饋信息的集合，確定評(píng)語(yǔ)集即是確定需要評(píng)價(jià)的等級(jí)。評(píng)價(jià)小組討論得出，培根的評(píng)價(jià)等級(jí)為很好（V1）、好（V2）、一般（V3）、差（V4），從而得出培根的評(píng)語(yǔ)集V={V1，V2，V3，V4}。以10分制來(lái)打分，得分＞8分為很好，得分6—8分為好，得分3—5分為一般，得分＜3分為差[26]。試驗(yàn)中很好、好、一般、差4個(gè)等級(jí)分別對(duì)應(yīng)其中間分值9、7、4、1這4個(gè)分值，即評(píng)價(jià)等級(jí)集K={k1，k2，k3，k4}={9，7，4，1}。

表2 培根感官評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)

權(quán)重集就是評(píng)語(yǔ)集合中各指標(biāo)在總體感官品質(zhì)中所占比重的集合，每一個(gè)評(píng)語(yǔ)集對(duì)應(yīng)一個(gè)權(quán)重系數(shù)。根據(jù)各項(xiàng)指標(biāo)對(duì)培根感官質(zhì)量影響程度的不同，使用數(shù)學(xué)方法確定各項(xiàng)指標(biāo)的權(quán)重量，權(quán)重量組成權(quán)重域，也就是模糊向量，用X表示。影響培根感官品質(zhì)的因素主要是色澤、質(zhì)地、氣味、滋味和回味5個(gè)指標(biāo)。采用用戶(hù)調(diào)查法來(lái)確定權(quán)重，請(qǐng)20位消費(fèi)者對(duì)培根的色澤、質(zhì)地、氣味、滋味和回味各因素在所有因素中所占重要性程度的比率進(jìn)行分析評(píng)價(jià)，結(jié)果如表3所示。得出色澤的權(quán)重為0.2，質(zhì)地的權(quán)重為0.1，氣味的權(quán)重為0.3，滋味的權(quán)重為0.3，回味的權(quán)重為0.1，從而得出培根的權(quán)重集為X={0.2，0.1，0.3，0.3，0.1}。

表3 培根各因素重要性程度分析

1.3.6.2 模糊矩陣的確立和模糊轉(zhuǎn)換 先對(duì)10名評(píng)價(jià)員的感官評(píng)價(jià)的各指標(biāo)分?jǐn)?shù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)，然后將不同等級(jí)的票數(shù)除以10得到模糊關(guān)系矩陣R。對(duì)培根的感官評(píng)價(jià)結(jié)果進(jìn)行處理，將質(zhì)量因素權(quán)重集X與模糊關(guān)系矩陣R合成，得到模糊關(guān)系評(píng)價(jià)集Y=X×R，從而得出第i個(gè)培根樣品的評(píng)價(jià)結(jié)果為Yi=X×Ri（i為1—10）[21]。最后引進(jìn)綜合評(píng)分矩陣T，對(duì)模糊關(guān)系評(píng)價(jià)集Y進(jìn)行處理，根據(jù)感官評(píng)價(jià)的特殊性，評(píng)價(jià)等級(jí)集K={9，7，4，1}，得到培根樣品的模糊綜合評(píng)價(jià)總分T=Y×K。

1.4 統(tǒng)計(jì)分析方法

利用電子鼻和電子舌自身攜帶的alphasoft軟件，對(duì)培根樣品采集的數(shù)據(jù)進(jìn)行主成分分析（PCA），以數(shù)據(jù)聚集程度和區(qū)別指數(shù)為依據(jù)對(duì)培根樣品進(jìn)行定性判別。模糊數(shù)學(xué)感官評(píng)定的結(jié)果采用Excel 2010進(jìn)行處理。

2 結(jié)果

2.1 不同培根樣品電子鼻分析結(jié)果

利用電子鼻自帶的分析軟件對(duì)獲得的培根樣品信號(hào)數(shù)據(jù)進(jìn)行主成分分析，以主成分1為橫坐標(biāo)、主成分2為縱坐標(biāo)，建立前兩個(gè)主成分的二維圖，如圖1所示。從圖1中可以得到主成分1的貢獻(xiàn)率為98.258%，主成分2的貢獻(xiàn)率為1.502%，主成分1和2的累積貢獻(xiàn)率為99.760%，大于85%，說(shuō)明主成分1和主成分2已經(jīng)包含了很大的信息量，能夠反映樣品的整體信息。圖1中主成分1的方差貢獻(xiàn)率遠(yuǎn)遠(yuǎn)大于主成分2的方差貢獻(xiàn)率，表明樣品間在橫坐標(biāo)上的距離越大，其差異也越大；而樣品間在縱坐標(biāo)上的距離即使很大，由于主成分2的方差貢獻(xiàn)率相對(duì)較小，其實(shí)際差異也不會(huì)很大。從圖1可以看出，4號(hào)樣品的分布區(qū)域與1號(hào)樣品的分布區(qū)域分離較遠(yuǎn)，說(shuō)明在氣味上4號(hào)樣品與1號(hào)樣品差別明顯。5號(hào)、7號(hào)、9號(hào)、10號(hào)樣品的分布區(qū)域與1號(hào)樣品的分布區(qū)域分離較近，說(shuō)明在氣味上它們與1號(hào)樣品比較接近。6號(hào)樣品的分布區(qū)域與1號(hào)樣品的分布區(qū)域大部分重疊，說(shuō)明在氣味上6號(hào)樣品與1號(hào)樣品基本一致。

2.2 不同培根樣品電子舌分析結(jié)果

利用電子舌自帶的分析軟件對(duì)獲得的10個(gè)培根樣品信號(hào)數(shù)據(jù)進(jìn)行主成分分析，以主成分1為橫坐標(biāo)、主成分2為縱坐標(biāo)，建立前兩個(gè)主成分的二維圖，如圖2所示。從圖2可以得出主成分1的貢獻(xiàn)率為69.331%，主成分2的貢獻(xiàn)率為19.572%，主成分1和2的累積貢獻(xiàn)率為88.903%，大于85%，說(shuō)明主成分1和主成分2已經(jīng)包含了很大的信息量，能夠反映樣品的整體信息。從圖2中縱坐標(biāo)可以看出，所有樣品的分布區(qū)域和1號(hào)樣品的分布區(qū)域分離較近。從圖2中橫坐標(biāo)可以看出2號(hào)、3號(hào)、4號(hào)樣品的分布區(qū)域與1號(hào)樣品的分布區(qū)域分離較遠(yuǎn)，說(shuō)明在滋味上它們與1號(hào)樣品差別明顯。8號(hào)、9號(hào)、10號(hào)樣品的分布區(qū)域與1號(hào)樣品的分布區(qū)域分離較近，說(shuō)明在滋味上它們與1號(hào)樣品比較接近。5號(hào)、6號(hào)、7號(hào)樣品的分布區(qū)域與1號(hào)樣品的分布區(qū)域分離最近，說(shuō)明在滋味上它們與1號(hào)樣品最接近。

2.3 不同培根樣品的模糊感官評(píng)價(jià)結(jié)果

評(píng)價(jià)員在專(zhuān)門(mén)試驗(yàn)條件下對(duì)10個(gè)培根樣品的5項(xiàng)指標(biāo)進(jìn)行評(píng)價(jià)，將評(píng)價(jià)結(jié)果收集匯總后進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析，得出培根感官評(píng)價(jià)指標(biāo)票數(shù)統(tǒng)計(jì)，見(jiàn)表4所示。

表4 培根感官評(píng)價(jià)指標(biāo)票數(shù)統(tǒng)計(jì)

由表4可知，以1號(hào)培根樣品的色澤為例，7人評(píng)9—10分，2人評(píng)6—8分，1人評(píng)3—5分，0人評(píng)0—2分，則得到U1={0.7，0.2，0.1，0}，同理可得到U2={0.7，0.1，0.2，0}，U3={0.9，0.1，0，0}，U4={0.8，0.1，0.1，0}，U5={0.8，0.1，0.1，0}。將計(jì)算得出的U1、U2、U3、U4、U55個(gè)單因素模糊矩陣的評(píng)價(jià)結(jié)果寫(xiě)成一個(gè)矩陣，即：

R1=同理可得，R2=

R3=R4=

R5=R6=

R7=R8=

R9=R10=

已知培根5個(gè)指標(biāo)的權(quán)重向量為X={0.2，0.1，0.3，0.3，0.1}，按照標(biāo)準(zhǔn)的模糊綜合評(píng)判數(shù)學(xué)模型原理，用取大取小算法，會(huì)給評(píng)定結(jié)果帶來(lái)誤差，用普通矩陣乘法代替取大取小算法并按照綜合評(píng)分公式計(jì)算綜合評(píng)分就可以避免這種誤差的產(chǎn)生。用矩陣乘法計(jì)算樣品對(duì)各類(lèi)的綜合隸屬度，根據(jù)公式Y(jié)=X×R，得到第一個(gè)培根樣品的評(píng)價(jià)結(jié)果：

Y1=X×R1=丨0.2，0.1，0.3，0.3，0.1丨×即：Y1={0.8，0.12，0.08，0}

同理可得Y2={0.42，0.19，0.24，0.15}，Y3={0.36，0.19，0.21，0.24}，Y4={0.34，0.12，0.24，0.3}，Y5={0.58，0.17，0.14，0.11}，Y6={0.79，0.12，0.09，0}，Y7={0.76，0.12，0.12，0}，Y8={0.55，0.17，0.15，0.13}，Y9={0.6，0.2，0.11，0.02}，Y10={0.71，0.16，0.11，0.2}。

模糊綜合評(píng)價(jià)總分T=Y×K，由第1個(gè)樣品的Y1={0.8，0.12，0.08，0}，和評(píng)價(jià)等級(jí)集K={9，7，4，1}，經(jīng)計(jì)算得出：第1個(gè)培根樣品的綜合評(píng)分：

T1=丨0.8，0.12，0.08，0丨×=8.36

同理可得，T2=6.16，T3=5.65，T4=5.16，T5=7.08，T6=8.31，T7=8.16，T8=6.87，T9=7.33，T10=8.03。

培根模糊數(shù)學(xué)感官評(píng)價(jià)的綜合得分和評(píng)價(jià)等級(jí)見(jiàn)表5，樣品的綜合得分越高說(shuō)明其感官評(píng)價(jià)越好，樣品的綜合得分越低說(shuō)明其感官評(píng)價(jià)越差。由表5可知，4號(hào)樣品模糊數(shù)學(xué)感官評(píng)價(jià)的綜合得分最低，為5.16，評(píng)價(jià)等級(jí)為一般，煙熏風(fēng)味描述為煙熏味太重，口感很差。其次是2號(hào)和3號(hào)樣品，分別是6.16、5.65，煙熏風(fēng)味描述分別為煙熏味略重和煙熏味重，口感不好。5號(hào)和8號(hào)樣品的綜合得分比較接近，煙熏風(fēng)味描述都為煙熏味較淡。1、6、7和10號(hào)樣品的綜合得分比較接近，分值都大于8，評(píng)價(jià)等級(jí)為很好，煙熏風(fēng)味描述都為煙熏味濃郁，口感好。其中，6號(hào)樣品與1號(hào)樣品的模糊數(shù)學(xué)感官評(píng)價(jià)的綜合得分最接近，僅相差0.05，說(shuō)明6號(hào)樣品的風(fēng)味與1號(hào)樣品的風(fēng)味最接近。

表5 培根模糊數(shù)學(xué)感官評(píng)價(jià)的綜合得分和煙熏風(fēng)味描述

3 討論

目前對(duì)食品風(fēng)味分析大部分采用GC-MS的方法，雖然可以詳細(xì)分析出樣品中大部分風(fēng)味物質(zhì)的種類(lèi)和含量，然后根據(jù)閾值等確定主要的風(fēng)味物質(zhì)，但是無(wú)法從整體上對(duì)樣品風(fēng)味進(jìn)行分析說(shuō)明，很難得到樣品的整體風(fēng)味輪廓。電子鼻和電子舌法可以從整體上對(duì)樣品進(jìn)行風(fēng)味分析，模擬出食品的整體風(fēng)味輪廓。田懷香等[27]運(yùn)用電子鼻采集雞湯與添加不同物質(zhì)的雞肉香精的香氣輪廓，通過(guò)主成分分析（PCA）、統(tǒng)計(jì)質(zhì)量控制分析（SQC）等多元統(tǒng)計(jì)方法進(jìn)行數(shù)據(jù)分析，得出基本配方中添加小麥蛋白和大蒜粉的雞肉香精風(fēng)味和原始雞湯最為接近。黃業(yè)傳等[28]運(yùn)用電子鼻分析皮下脂肪和肌內(nèi)脂肪對(duì)豬肉風(fēng)味的作用，通過(guò)主成分分析（PCA）得出皮下脂肪的添加對(duì)豬肉整體風(fēng)味的改變非常有限，肌內(nèi)脂肪對(duì)豬肉風(fēng)味的作用遠(yuǎn)大于皮下脂肪。本研究采用的方法與以上方法類(lèi)似，運(yùn)用電子鼻的主成分分析法對(duì)樣品的整體氣味進(jìn)行分析。通過(guò)分析可以得出，6號(hào)樣品的分布區(qū)域與參比樣品（1號(hào)）的分布區(qū)域大部分重疊，說(shuō)明在氣味上6號(hào)樣品與1號(hào)樣品基本一致，即添加2‰的廣州名花SY-SO968煙熏液制作的培根與傳統(tǒng)木屑煙熏的培根在氣味上基本一致。韓劍眾等[29]利用電子舌對(duì)鱸魚(yú)、鳙魚(yú)、鯽魚(yú)3種淡水魚(yú)和馬鲇魚(yú)、小黃魚(yú)、鯧魚(yú)3種海水魚(yú)進(jìn)行評(píng)價(jià)試驗(yàn)，結(jié)果表明魚(yú)在不同時(shí)間點(diǎn)的品質(zhì)特性可以用電子舌加以有效區(qū)分，據(jù)此可以較準(zhǔn)確地表征魚(yú)類(lèi)新鮮度的變化；電子舌不僅可以有效區(qū)分淡水魚(yú)和海水魚(yú)，而且還可以辨識(shí)不同品種淡水魚(yú)或海水魚(yú)之間的差異。田曉靜等[30]建立了羊肉純度電子舌快速檢測(cè)方法，采用主成分分析和典則判別分析，得出電子舌均能很好地區(qū)分混入不同比例雞肉的羊肉糜樣品，說(shuō)明電子舌在羊肉摻入雞肉的鑒別中具有可行性。本研究利用電子舌分析樣品的原理與以上原理相一致，可以從整體滋味上對(duì)樣品進(jìn)行分析。通過(guò)電子舌分析可以得出，5號(hào)、6號(hào)、7號(hào)樣品的分布區(qū)域與參比樣品（1號(hào)）的分布區(qū)域分離最近，說(shuō)明在滋味上它們與1號(hào)樣品最接近，即添加廣州名花SY-SO968煙熏液制作的培根與傳統(tǒng)木屑煙熏的培根在滋味上最接近。

感官評(píng)價(jià)中對(duì)指標(biāo)進(jìn)行評(píng)價(jià)的標(biāo)準(zhǔn)難以確定，會(huì)因個(gè)人喜好的偏差帶來(lái)誤差。模糊數(shù)學(xué)感官評(píng)價(jià)法綜合考慮了各種因素對(duì)整體效果的綜合貢獻(xiàn)，能夠?qū)κ称返钠焚|(zhì)作出客觀(guān)、準(zhǔn)確和科學(xué)的評(píng)價(jià)。潘志民等[21]通過(guò)選取色澤、質(zhì)地、滋味和氣味為評(píng)價(jià)指標(biāo)，建立感官綜合評(píng)分體系，應(yīng)用模糊數(shù)學(xué)感官評(píng)價(jià)法優(yōu)化培根的配方，獲得培根的最佳加工工藝條件。胡璇等[31]選擇3種不同品牌的剁椒運(yùn)用模糊綜合評(píng)判方法進(jìn)行感官質(zhì)量評(píng)定，結(jié)果表明模糊綜合評(píng)判方法在處理模糊程度高的感官綜合評(píng)價(jià)問(wèn)題時(shí)具有較高的準(zhǔn)確性。本研究采用的方法與以上模糊數(shù)學(xué)感官評(píng)價(jià)方法類(lèi)似。研究表明，6號(hào)樣品與參比樣品（1號(hào)）的模糊數(shù)學(xué)感官評(píng)價(jià)的綜合得分最接近，僅相差0.05，說(shuō)明在培根腌制液中添加2‰的廣州名花SY-SO968煙熏液可以用來(lái)代替?zhèn)鹘y(tǒng)的木屑煙熏工藝。

使用廣州名花香料有限公司SY-SO968煙熏液，在腌制時(shí)添加2‰的量制作的培根，電子鼻法顯示與木屑煙熏培根在整體氣味上基本一致；電子舌法顯示與木屑煙熏培根在整體滋味上最接近；模糊數(shù)學(xué)感官評(píng)價(jià)法的綜合得分與木屑煙熏培根的整體綜合得分最接近，與電子鼻和電子舌法的分析結(jié)果基本一致。因此，在培根腌制液中添加2‰的廣州名花SY-SO968煙熏液可以用來(lái)代替?zhèn)鹘y(tǒng)的木屑煙熏工藝，說(shuō)明可以利用電子鼻和電子舌法對(duì)培根的煙熏工藝進(jìn)行優(yōu)化。電子鼻、電子舌法與模糊數(shù)學(xué)感官評(píng)價(jià)法都是從整體上對(duì)樣品進(jìn)行風(fēng)味分析，三者的試驗(yàn)結(jié)果基本一致。

4 結(jié)論

在培根腌制液中添加2‰的廣州名花SY-SO968煙熏液可以用來(lái)代替?zhèn)鹘y(tǒng)的木屑煙熏工藝，利用電子鼻和電子舌法可以對(duì)培根的煙熏工藝進(jìn)行優(yōu)化。模糊數(shù)學(xué)感官評(píng)價(jià)法與電子鼻和電子舌法的結(jié)果基本一致，驗(yàn)證了電子鼻和電子舌法優(yōu)化培根煙熏工藝的可行性和準(zhǔn)確性。因此，利用電子鼻和電子舌法從整體風(fēng)味上對(duì)肉制品生產(chǎn)工藝進(jìn)行簡(jiǎn)便、快捷、準(zhǔn)確優(yōu)化的設(shè)想是可行的。

References

[1] Nurjuliana M, Che Man Y B, Mat Hashim D, Mohamed A K S. Rapid identification of pork for halal authentication using the electronic nose and gas chromatography mass spectrometer with headspace analyzer., 2011, 88(4): 638-644.

[2] Persaud K C, Khaffaf S M, Payne J S, Pisanelli A M, Lee D H,Byun H G.. Sensor array techniques for mimicking the mammalian olfactory system., 1996, 36: 236-273.

[3] Zhang H M, Wang J, Tian X J,Yu H C,Yu Y. Optimization of sensor array and detection of stored duration of wheat by electronic nose., 2007, 82(4): 403-408.

[4] 柴春祥, 施婉君, 蔡悅, 陳佺, 王妍. 電子鼻檢測(cè)雞肉新鮮度的研究. 食品科學(xué), 2009, 30(2): 170-173.

Chai C X, Shi W J, Cai Y, Chen Q,Wang Y. Identification of chicken freshness by electronic nose., 2009, 30(2): 170-173.(in Chinese)

[5] Tian X J, Wang J, Cui S Q. Analysis of pork adulteration in minced mutton using electronic nose of metal oxide sensors., 2013, 119: 744-749.

[6] Haugen J E, Lundby F, Wold J P, Veberg A. Detection of rancidity in freeze stored turkey meat using a commercial gas-sensor array system., 2006, 116(1): 78-84.

[7] 賈洪鋒, 盧一, 何江紅, 朱麗敏. 肉類(lèi)電子鼻識(shí)別模型的建立. 食品與機(jī)械, 2011, 27(3): 96-99.

Jia H F, Lu Y, He J H, Zhu L M. Prediction model of meat based on electric nose., 2011, 27(3): 96-99.(in Chinese)

[8] 賈洪鋒, 盧一, 何江紅, 潘濤, 肖嵐, 張振宇, 朱麗敏. 電子鼻在牦牛肉和牛肉豬肉識(shí)別中的應(yīng)用. 農(nóng)業(yè)工程學(xué)報(bào), 2011, 27(5): 358-363.

Jia H F, Lu Y, He J H, Pan T, Xiao L, Zhang Z Y, Zhu L M. Recognition of yak meat, beef and pork by electronic nose., 2011, 27(5): 358-363.(in Chinese)

[9] 田懷香, 孫宗宇. 電子鼻在金華火腿香精識(shí)別中的應(yīng)用. 中國(guó)調(diào)味品, 2008(11): 61-63.

Tian H X, Sun Z Y. Application of electronic nose on identification of Jinhua ham essence., 2008(11): 61-63.(in Chinese)

[10] 劉金凱, 高遠(yuǎn), 王振宇, 陳麗, 張德權(quán), 艾啟俊. 氧化羊骨油對(duì)羊肉味調(diào)味基料揮發(fā)性風(fēng)味物質(zhì)的影響. 中國(guó)農(nóng)業(yè)科學(xué), 2014, 47(4): 749-758.

Liu J K, Gao Y, Wang Z Y, Chen L, Zhang D Q, Ai Q J. Effect of oxidized sheep bone oil on volatile flavor compounds of mutton flavor seasoning., 2014, 47(4): 749-758.(in Chinese)

[11] Kiyoshi T. Electronic tongue., 1998, 12: 710-709.

[12] Gil L, Barat J M, Baigts D, Manez R M, Soto J, Breijo E G, Aristoy M C, Toldra F, Llobet E. Monitoring of physical-chemical and microbiological changes in fresh pork meat under cold storage by means of a potentiometric electronic tongue., 2011, 126: 1261-1268.

[13] Campos I, Masot R, Alcaniz M, Gil L, Soto J, Vivancos J L, Garcia-Breijo E, Labrador R H, Barat J M, Martinez-Manez R. Accurate concentration determination of anions nitrate, nitrite and chloride in minced meat using a voltammetric electronic tongue., 2010, 149: 71-78.

[14] 胡禮, 王金枝, 張春暉, 唐春紅, 杜桂紅, 李俠, 李春紅. pH 與反應(yīng)溫度對(duì)雞骨素酶解液 MRPs 品質(zhì)特性的影響. 中國(guó)農(nóng)業(yè)科學(xué), 2015, 48(18): 3689-3700.

Hu L, Wang J Z, Zhang C H, Tang C H, Du G H, Li X, Li C H. Characteristics of maillard reaction products from enzymatic hydrolysate of chicken bone extract as influenced by pH and temperature., 2015, 48(18): 3689-3700. (in Chinese)

[15] Labrador R H, Masot R, Alcaniz M, Baigts D, Soto J, Manez R M, Breijo E G, Gil L, Barat J M. Prediction of NaCl nitrate and nitrite contents in minced meat by using a voltammetric electronic tongue and an impedimetric sensor., 2010, 122(3): 864-870.

[16] 王霞, 徐幸蓮, 王鵬.基于電子舌技術(shù)對(duì)雞肉肉質(zhì)區(qū)分的研究. 食品科學(xué), 2012, 33(21): 100-103.

Wang X, Xu X P, Wang P. Discrimination of chicken meat quality by electronic tongue., 2012, 33(21): 100-103.(in Chinese)

[17] Lan Y B, Wang S Z, Yin Y G, Hoffmann C, Zheng X Z. Using a surface plasmon resonance biosensor for rapid detection of salmonella typhimurium in chicken carcass., 2008, 5(3): 239-246.

[18] Meilgaard M, Civille G V, Carr B T.. CRC Press, 1999: 6-10.

[19] Mukhopadhyay S, Majumdar G C, Goswami T K, Mishra H N. Fuzzy logic (similarity analysis) approach for sensory evaluation of chhana podo., 2013, 53(1): 204-210.

[20] Sinija V R, Mishra H N. Fuzzy analysis of sensory data forquality evaluation and ranking of instant green tea powder and granules., 2011, 4(3): 408-416.

[21] 潘志民, 鄒文中, 鄒艾一, 張小芳, 劉勝. 模糊數(shù)學(xué)感官評(píng)價(jià)法優(yōu)化培根加工工藝. 食品與機(jī)械, 2014, 30(2): 201-205.

Pan Z M, Zou W Z, Zou A Y, Zhang X F, Liu S. Optimization on processing technology of bacon based on fuzzy mathematic sensory evaluation., 2014, 30(2): 201-205.(in Chinese)

[22] Lee S J, Kwon Y A. Study on fuzzy reasoning application for sensory evaluation of sausages., 2007, 18(7): 811-816.

[23] Gibis M, Kruwinnus M, Weiss J. Impact of different pan-frying conditions on the formation of heterocyclic aromatic amines and sensory quality in fried bacon., 2015, 168: 383-389.

[24] 高瑞鶴, 何俊萍. 應(yīng)用模糊數(shù)學(xué)法評(píng)判韭菜醬的發(fā)酵成熟時(shí)間. 中國(guó)釀造, 2013, 32(1): 127-130.

Gao R H, He J P. Application of fuzzy mathematical method to determine the leek sauce fermentation maturity time., 2013, 32(1): 127-130.(in Chinese)

[25] 李冉冉, 阮征, 李汴生, 黃家榮, 羅永保. 基于模糊數(shù)學(xué)的廣式叉燒包感官評(píng)價(jià)體系構(gòu)建. 食品工業(yè)科技, 2014, 35(24): 118-122.

Li R R, Ruan Z, Li B S, Huang J R, Luo Y B. Establishment of sensory evaluation system for cantonese-style barbecued pork bun based on fuzzy mathematics., 2014, 35(24): 118-122.(in Chinese)

[26] 湯衛(wèi)東, 朱海濤, 王建軍, 張淼. 蘋(píng)果感官品質(zhì)的模糊綜合評(píng)價(jià). 現(xiàn)代食品科技, 2005, 21(3): 61-63.

Tang W D, Zhu H T, Wang J J, Zhang M. Application of fuzzy synthetic evaluation to organoleptic quality evaluation of apple., 2005, 21(3): 61-63.(in Chinese)

[27] 田懷香, 肖作兵, 徐霞, 秦藍(lán). 電子鼻技術(shù)結(jié)合多元統(tǒng)計(jì)方法在雞肉香精開(kāi)發(fā)中的應(yīng)用. 中國(guó)調(diào)味品, 2011(6): 61-65.

Tian H X, Xiao Z B, Xu X, Qin L. Application of electronic nose technology and multivariate analysis on development of chicken flavoring., 2011(6): 61-65.(in Chinese)

[28] 黃業(yè)傳, 賀稚非, 李洪軍, 秦剛, 王庭, 馬明輝. 皮下脂肪和肌內(nèi)脂肪對(duì)豬肉風(fēng)味的作用. 中國(guó)農(nóng)業(yè)科學(xué), 2011, 44(10): 2118-2130.

Huang Y Z, He Z F, Li H J, Qin G, Wang T, Ma M H. The flavor contribution of subcutaneous and intramuscular fat to pork., 2011, 44(10): 2118-2130.(in Chinese)

[29] 韓劍眾, 黃麗娟, 顧振宇, 鄧少平. 基于電子舌的魚(yú)肉品質(zhì)及新鮮度評(píng)價(jià). 農(nóng)業(yè)工程學(xué)報(bào), 2008, 24(12): 141-144.

Han J Z, Huang L J, Gu Z Y, Deng S P. Evaluation of fish quality and freshness based on the electronic tongue., 2008, 24(12): 141-144.(in Chinese)

[30] 田曉靜, 王俊, 崔紹慶. 羊肉純度電子舌快速檢測(cè)方法. 農(nóng)業(yè)工程學(xué)報(bào), 2013, 29(20): 255-262.

Tian X J, Wang J, Cui S Q. Fast discriminating of purity on minced mutton using electronic tongue., 2013, 29(20): 255-262.(in Chinese)

[31] 胡璇, 夏延斌. 基于模糊數(shù)學(xué)的剁椒感官綜合評(píng)價(jià)方法. 食品科學(xué), 2011, 32(1): 95-98.

Hu X, Xia Y B. An improved sensory comprehensive evaluation method for chopped hot pepper based on fuzzy mathematics., 2011, 32(1): 95-98.(in Chinese)

（責(zé)任編輯 趙伶俐）

Electronic Nose and Electronic Tongue Combined with Fuzzy Mathematics Sensory Evaluation to Optimize Bacon Smoking Procedure

WANG Qiong1,2, XU Baocai2,3, YU Hai1, LI Cong2,4

(1School of Food Science and Engineering, YangzhouUniversity, Yangzhou 225009, Jiangsu;2State Key Laboratory of Meat Processing and Quality Control, YurunGroup, Nanjing 211806;3Collaborative Innovation Center of Meat Production and Processing, Nanjing 210095;4Maanshan Yurun Food Company, Ltd., YurunGroup, Maanshan 243071, Anhui)

【Objective】Using Electronic Nose (E-nose), Electronic tongue (E-tongue) and Fuzzy Mathematics Sensory Evaluation to pick out a bacon smoked by a certain brand and concentration of smoking liquid which resembles the traditional wood chips smoking bacon in flavor, and study the feasibility and accuracy of optimizing the bacon smoking procedure with E-nose and E-tongue. 【Method】Bacons made with three brands and three concentrations of smoking liquid and traditional wood chips smoking were analyzed by E-nose and E-tongue and verified with fuzzy mathematics sensory evaluation.【Result】After analyzing the E-nose Principle Component Analysis (PCA) chart, the accumulating contribution of Principle Components (PC) 1 and 2 is 99.760%, much larger than 85%, which means PC1 and PC2 have contained enough information to reflect the whole sample information. The distribution areas of sample 4 (3‰ Minghua MH-SO152) and sample 1 (woodchips smoked) are obviously separated, which suggests that the odor of the two samples are clearly different. However, the distribution areas of sample 5 (1‰ Minghua SY-SO968), sample 7 (3‰ Minghua SY-SO968), sample 9 (2‰ Jinniushan Ⅱ), and sample 10 (3‰ Jinniushan Ⅱ) are close to that of sample 1, which means their smell is close to sample 1 as well.The distribution areas of sample 6 (2‰ Minghua SY-SO968) and sample 1 overlap partially, which means the smell of sample 6 (2‰ Minghua SY-SO968) and sample 1 (wood chips smoked) are basically the same, thus the bacon added with 2‰ Guangzhou Minghua SY-SO968 smoking liquid smells basically the same as the traditional one. By analyzing the E-tongue Principle Component Analysis (PCA) chart, the accumulating contribution of Principle Components 1 and 2 is 88.903%, larger than 85%, enough to reflect the general sample information. The distribution areas of sample 2 (1‰ Minghua MH-SO152), sample 3 (2‰ Minghua MH-SO152) and sample 4 (3‰ Minghua MH-SO152) are far away from sample 1, which shows that their taste can be effectively distinguished from woodchips smoked sample 1. And the distribution areas of sample 8 (1‰ JinniushanⅡ), sample 9 (2‰ Jinniushan Ⅱ) and sample 10 (3‰ Jinniushan Ⅱ) locate near sample 1, thus they taste relatively like sample 1. The distribution areas of samples 5 (1‰ Minghua SY-SO968), 6, and 7(3‰ Minghua SY-SO968)are closest to sample 1, which means they taste closest to sample 1, thus the bacons added with Guangzhou Minghua SY-SO968 smoking liquid taste closest to the traditional one. In Fuzzy Mathematic Sensory Evaluation and flavor description, the comprehensive scores of samples 1, 6, 7 and 10 (3‰ Jinniushan Ⅱ) are close and higher than sample 8, and described as heavy smoking flavor and good taste. The Fuzzy Mathematic Sensory Evaluation score of sample 6 is closest to sample 1, and the difference is merely 0.05, which verifies the E-nose and E-tongue results.【Conclusion】After analyzing the E-nose and E-tongue Principle Component Analysis charts, the bacon added with 2‰ Guangzhou Minghua SY-SO968 smoking liquid smells basically the same as the traditional one, and tastes closest as well, which means it can be used to replace the traditional smoking technique. Fussy mathematics sensory evaluation scores verified the fact and proved E-nose and E-tongue can be used to optimize bacon smoking procedure efficiently, thus provides a reference method to optimize meat production technique from flavor perspective.

bacon; electronic nose; electronic tongue; fuzzy mathematics sensory evaluation

2016-02-29；接受日期：2016-10-18

國(guó)家“十二五”科技支撐計(jì)劃（2014BAD04B07）、揚(yáng)州大學(xué)“新世紀(jì)人才工程”項(xiàng)目

王瓊，Tel：18752095457；E-mail：1198052725@qq.com。通信作者徐寶才，Tel：13272006786；E-mail：xbc@yurun.com。通信作者于海，Tel：13815808544；E-mail：haiyu0078@163.com