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        基于智能仿生儀的發(fā)酵小米椒感官品質(zhì)評價模型

        2018-11-02 09:44:32易宇文彭毅秦鄧喬明鋒
        食品與機(jī)械 2018年9期
        關(guān)鍵詞:電子鼻色差質(zhì)構(gòu)

        易宇文 陳 剛 彭毅秦鄧 靜 張 旭 喬明鋒 劉 陽 王 聰

        (1. 四川旅游學(xué)院烹飪科學(xué)四川省高等學(xué)校重點實驗室,四川 成都 610100; 2. 四川廣播電視大學(xué)德陽分校綿竹工作站,四川 德陽 618000)

        發(fā)酵小米椒是中國傳統(tǒng)發(fā)酵調(diào)味食品,滋味酸辣,香味獨特,能增進(jìn)食欲、幫助消化,改善食品風(fēng)味、防止腐敗等作用,廣泛應(yīng)用于餐飲及休閑食品中[1-2]。目前泡制小米椒的品質(zhì)評價主要依靠人工感官。人工感官的優(yōu)點在于操作簡便無需較高投入,但易受環(huán)境、個人喜好、年齡及身體狀況等因素影響,造成評價結(jié)果的穩(wěn)定性、重現(xiàn)性及客觀性差[3-5],因此需要引入智能感官分析技術(shù)輔助人工對發(fā)酵小米椒進(jìn)行品質(zhì)評價。

        智能感官通過模擬人感官以獲得檢測對象的品質(zhì)特征信息,并通過現(xiàn)代的信息處理技術(shù),模擬人對檢測對象進(jìn)行判別處理[6]。目前電子鼻、電子舌、質(zhì)構(gòu)及色差儀等智能仿生儀器已廣泛應(yīng)用于食品檢測與評價領(lǐng)域。如謝安國等[7]詳細(xì)論述了電子鼻在食品風(fēng)味分析中的應(yīng)用進(jìn)展;易宇文等[8]利用電子鼻技術(shù)結(jié)合人工感官,分析了不同魚香肉絲調(diào)料在加熱前后的風(fēng)味變化;林科等[9]論述了電子舌在食品檢測中的應(yīng)用;王素霞等[10]曾對花椒酰胺濃度與電子舌探頭響應(yīng)規(guī)律進(jìn)行研究;國艷梅等[11]利用色差儀估測番茄果實中番茄紅素的含量;馬慶華等[12]利用質(zhì)構(gòu)儀對不同來源的冬棗進(jìn)行穿刺分析,建立了一套相應(yīng)的質(zhì)地檢測方法。綜上,利用智能防生儀器研究小米椒發(fā)酵過程的品質(zhì)變化是可行的。

        目前感官評價體系主要依靠人工感官評價指標(biāo)為基礎(chǔ)進(jìn)行建立,利用智能感官全方位輔助人工感官建立發(fā)酵小米椒感官品質(zhì)評價模型尚未見報道。李敬等[13]以M值法結(jié)合主成分分析篩選出7個感官評價指標(biāo),建立泡椒牛皮感官評價指標(biāo)體系;王莉等[14]在建立泡椒牦牛黃喉感官評價描述詞的過程中利用M值法對感官評價指標(biāo)進(jìn)行初選,再以主成分選出分別代表泡椒牦牛黃喉外觀、質(zhì)地、風(fēng)味、色澤特征的觀官品質(zhì)描述詞。

        本試驗通過智能感官分析與感官評價相結(jié)合,以相關(guān)性分析、主成分分析、逐步回歸分析及擬合檢驗,簡化感官評價指標(biāo);以泡椒的色差、質(zhì)構(gòu)、電子鼻及電子舌的主成分為自變量,以修正后的感官評價得分為因變量,進(jìn)行多元線性回歸和因子分析,研究小米椒發(fā)酵過程中的品質(zhì)變化規(guī)律,建立一種客觀的品質(zhì)評價方法,以期為發(fā)酵小米椒品質(zhì)的客觀性評價提供相關(guān)理論支撐。

        1 材料與方法

        1.1 原料與儀器

        1.1.1 試驗材料

        小米椒、大蒜、白砂糖、鹽、蒸餾水、白醋、味精:成都市龍泉驛平安菜市場。

        1.1.2 主要儀器設(shè)備

        電子鼻:FOX 4000型,法國Alpha MOS 公司;

        電子舌:α-ASTREE型,法國Alpha MOS 公司;

        高精度食品物性分析儀:TMS-PRO型,美國TFC公司;

        超聲波清洗機(jī):SB-3200DTDM型,寧波新芝生物科技股份有限公司;

        水浴鍋:HHS-8S型,北京中興偉業(yè)儀器有限公司;

        超純水機(jī):UPH-I-10T型,西安優(yōu)普儀器有限公司;

        電子天平:BT423S型,上海綠宇生物科技有限公司;

        組織搗碎機(jī):SD-1型,上海皖寧精密科學(xué)儀器有限公司;

        恒溫培養(yǎng)箱:ZG-150-S型,韶關(guān)市廣智科技設(shè)備有限公司。

        1.2 方法

        1.2.1 發(fā)酵工藝

        小米椒→挑選→清洗→稱量→調(diào)味→調(diào)香→發(fā)酵→翻缸→成品

        操作流程:挑選完整無破損的小米椒,清洗去除表面污垢,稱量白糖20 g、食鹽100 g、白醋60 g、味精2 g放入1 000 g 水中融化,將小米椒1 000 g、大蒜5 g放入其中,在28 ℃恒溫發(fā)酵。

        1.2.2 試驗方法

        (1) 電子舌分析:將小米椒和水按1∶10(質(zhì)量比)進(jìn)行搗碎,超聲波90 kHz,常溫提取10 min,取80 mL濾液。傳感器采集時間120 s,清洗180 s,平行測定5次。

        (2) 電子鼻分析:將小米椒搗碎稱取2 g放置于頂空瓶中密封。頂空70 ℃,加熱5 min,載氣流量150 mL/s,進(jìn)氣量0.5 mL,數(shù)據(jù)采集時間120 s,數(shù)據(jù)采集延遲180 s,平行測定5次。

        (3) 色差分析:將小米椒攪碎,利用色差儀分別測定L、a*、b*,平行測定3次。

        (4) 質(zhì)構(gòu)特性:挑選大小較均勻的小米椒,單刀復(fù)合式剪切探頭,形變量80%,剪切速度1 mm/s,返回速度1 mm/s,最小感應(yīng)力0.375 N,平行測定7次。

        (5) 感官評價:選擇10名從事食品加工的人員組成評定小組,分別從色澤、體態(tài)、香味、質(zhì)感、滋味進(jìn)行感官評價,評定標(biāo)準(zhǔn)見表1。

        表1 發(fā)酵小米椒感官評分標(biāo)準(zhǔn)Table 1 Sensory evaluation standard of pickled peppers

        (6) 數(shù)據(jù)處理方法:數(shù)據(jù)處理分析采用Excel軟件2010版,主成分、相關(guān)性及回歸方程采用IBM SPSS 22.0。

        2 結(jié)果與分析

        2.1 發(fā)酵小米椒感官評價

        2.1.1 感觀分析 由表2可知,香味、滋味變異系數(shù)較高,分別為26.17%,23.37%;而體態(tài)、質(zhì)感變異系數(shù)較小,分別為5.13%,6.35%,與體態(tài)、質(zhì)感等指標(biāo)相比,色澤、香味、滋味等指標(biāo)更易區(qū)分。

        2.1.2 感官指標(biāo)間的相關(guān)性分析 發(fā)酵小米椒感官評價各指標(biāo)相關(guān)性見表3。色澤與香味呈顯著負(fù)相關(guān)(P<0.05),與體態(tài)、質(zhì)感呈正相關(guān),與滋味、感官總分呈負(fù)相關(guān);體態(tài)與香味、滋味、感官總分呈正相關(guān),與質(zhì)感呈負(fù)相關(guān);香味與質(zhì)感呈極顯著負(fù)相關(guān)(P<0.01),與感官總分呈極顯著正相關(guān)(P<0.01);質(zhì)感與感官總分呈顯著負(fù)相關(guān)(P<0.05);滋味與感官總分呈極顯著正相關(guān)(P<0.01)。綜上,各指標(biāo)間存在一定的相關(guān)性,說明各指標(biāo)間存在信息重疊,為簡化評價標(biāo)準(zhǔn),可用部分指標(biāo)代替其它指標(biāo)。

        表2 發(fā)酵小米椒感官評價結(jié)果Table 2 Interpretation of result in the sensory qualities of pickled peppers

        表3 感官指標(biāo)間的相關(guān)性分析?Table 3 Correlation analysis between sensory indicators

        ? ** 在 0.01 水平(雙側(cè))上顯著相關(guān);* 在 0.05 水平(雙側(cè))上顯著相關(guān)。

        2.1.3 指標(biāo)篩選及權(quán)重分配 由相關(guān)性分析可知,各感官指標(biāo)與感官總分之間存在一定的相關(guān)性[15-16]。同時由于這些感官指標(biāo)對發(fā)酵小米椒影響的顯著程度不一,為篩選出對發(fā)酵小米椒感官品質(zhì)影響顯著的指標(biāo),采用逐步回歸法對發(fā)酵小米椒的感官總分及其各指標(biāo)得分構(gòu)建回歸方程,得式(1)、(2)、(3) 3個模型:

        Y=39.011+1.783×A(R2=0.832),

        (1)

        Y=34.062+1.208×A+0.671×B(R2=0.986),

        (2)

        Y=16.683+1.07×A+0.91×B+1.003×C(R2=0.997),

        (3)

        式中:

        Y——感官總分;

        A——滋味;

        B——香味;

        C——色澤。

        由式(1)可知,滋味的回歸系數(shù)1.783,與感官總分呈極顯著正相關(guān)(P<0.01),r=0.912,發(fā)酵小米椒的滋味對感官具有一定刺激性,因此是反映發(fā)酵小米椒品質(zhì)的重要指標(biāo)。式(2)中香味與感官總分呈極顯著正相關(guān)(P<0.01),r=0.861,香味能在一定程度上反應(yīng)發(fā)酵小米椒的品質(zhì),因此香味是一項重要感官指標(biāo)。式(3)中,引入了色澤指標(biāo),回歸系數(shù)1.003,色澤是評價發(fā)酵小米椒品質(zhì)最直接的感官指標(biāo)。綜上,確定滋味、香味及色澤為發(fā)酵小米椒的品質(zhì)評價指標(biāo),對發(fā)酵小米椒感官總分與各指標(biāo)再次進(jìn)行回歸分析,R2=0.998,模型見式(4)。

        Y=16.683+1.07×A+0.91×B+1.003 ×C(R2=0.998)。

        (4)

        由表4可知,滋味、香味及色澤指標(biāo)的權(quán)重比值為3∶3∶2,模型4中各指標(biāo)回歸系數(shù)比1∶0.9∶1。參照文獻(xiàn)[17]篩選出3項指標(biāo)的新權(quán)重,見式(5)。

        Ci=(hi×mi)÷∑(hi×mi),

        (5)

        式中:

        Ci——新權(quán)重;

        hi——回歸系數(shù);

        mi——初始權(quán)重。

        其中,初始權(quán)重為初始滿分與總分比值,各指標(biāo)的新滿分值為新權(quán)重與總分的乘積。滋味、香味、色澤的新權(quán)重及各指標(biāo)的新分值見表4。

        表4 發(fā)酵小米椒品質(zhì)評價指標(biāo)權(quán)重分析Table 4 Weight percentages in quality indicators of pickled peppers

        2.2 發(fā)酵小米椒智能感官模型建立

        2.2.1 發(fā)酵小米椒智能感官主成分分析 主成分分析是通過降維將眾多的指標(biāo)轉(zhuǎn)化為少數(shù)的綜合性指標(biāo)的一種統(tǒng)計分析方法,可將復(fù)雜的問題變得簡單、直觀,屬于無監(jiān)督模式識別[18-19]。對發(fā)酵小米椒的智能感官指數(shù)進(jìn)行主成分分析,詳見表5。色差、質(zhì)構(gòu)、電子鼻、電子舌的前2個主成分方差累積貢獻(xiàn)率均大于85%,已經(jīng)包含了發(fā)酵小米椒品質(zhì)絕大部分的信息,因此可以選用各指標(biāo)的前2個主成分評價發(fā)酵小米椒的品質(zhì)。

        2.2.2 因子分析 對原變量進(jìn)行因子分析,結(jié)果分析見表6。前3個因子的累計貢獻(xiàn)率為86.768%>85%,表明前3個因子已經(jīng)可以描述發(fā)酵小米椒品質(zhì)絕大部分的信息[20-22]。其中,第1公因子的方差貢獻(xiàn)率為48.397%,特征值為4.356,主要由電子鼻、電子舌及質(zhì)構(gòu)的PC1貢獻(xiàn)。第2公因子的方差貢獻(xiàn)率為24.536%,特征值為2.208,主要由質(zhì)構(gòu)的PC1貢獻(xiàn),第3公因子的方差貢獻(xiàn)率為13.835%,特征值為1.245,主要有色差的PC1貢獻(xiàn)。

        2.2.3 模型的建立 對表6中的3個公因子進(jìn)行線性回歸,結(jié)果見表7。由于表6中色差、質(zhì)構(gòu)、電子鼻、電子舌前2個主成分的荷載程度不一,因此需要挑選出高荷載、公因子決定系數(shù)大的變量建立回歸方程。選擇X1PC1、X2PC1、X3PC1、X4PC1為新預(yù)測變量,并建立多元線性回歸方程:

        Y=67.672+8.296×X1PC1-1.571×X2PC1-3.431×X3PC1+0.288×X4PC1。

        (6)表5 各主成分特征向量、特征值、貢獻(xiàn)率及累積貢獻(xiàn)率?Table 5 Eigenvalues, eigenvectors and cumulative contribution rates of principal components

        ?X1為色差;X2為質(zhì)構(gòu);X3為電子鼻;X4為電子舌。

        表6 旋轉(zhuǎn)后的因子荷載?Table 6 Loading of factor after rotation

        ?X1為色差;X2為質(zhì)構(gòu);X3為電子鼻;X4為電子舌。

        表7 經(jīng)過因子分析后的多元線性回歸擬合模型系數(shù)Table 7 Coefficients of multiple linear regression models fitting after factor analysis

        此模型殘差正常,無明顯多重共線性(VIF<10),結(jié)果穩(wěn)定,容易解釋。因此X1PC1、X2PC1、X3PC1、X4PC1為新的預(yù)測變量。

        2.2.4 模型的驗證 由表8可知,模型預(yù)測值和觀測值之間誤差最小為0.47%,最大為9.47%,平均誤差為3.70%,表明模型擬合度較高,可用于小米椒發(fā)酵過程品質(zhì)的評價。

        表8 模型的檢驗Table 8 Validation of the model

        3 結(jié)論

        采用逐步回歸分析及擬合檢驗,以發(fā)酵小米椒修正后的感官得分為因變量,智能感官指標(biāo)PCA為自變量,進(jìn)行因子分析,根據(jù)荷載和標(biāo)準(zhǔn)回歸系數(shù)選擇回歸模型的預(yù)測變量,進(jìn)行主成分回歸分析后建立如下方程:Y=67.672+8.296×X1PC1-1.571×X2PC1-3.431×X3PC1+0.288×X4PC1。各變量系數(shù)在統(tǒng)計意義上顯著,殘差正常,VIF檢驗無明顯多重共線性,表明此線性模型與泡制小米椒感官品質(zhì)擬合性良好。新的品質(zhì)評價模型能更加客觀真實地反映發(fā)酵過程中小米椒的品質(zhì)變化,彌補(bǔ)了人工感官中的主觀個體差異缺陷,可以為小米椒制品的生產(chǎn)提供相關(guān)理論支撐。試驗設(shè)計中未涉及發(fā)酵過程中理化指標(biāo)的動態(tài)變化,將在后續(xù)研究中將理化指標(biāo)、人工感官與智能感官相結(jié)合,建立更加完善的綜合品質(zhì)評價模型。

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