基于电子鼻信号处理的牛肉中掺假猪肉判别模型

由于牛肉经济价值较高,一些商贩为了获取更多利益对其进行掺假,危害了消费者的健康。牛肉掺假的常规检测技术具有耗时、费力的特点,而电子鼻因其快速无损的优势在牛肉掺假检测方面具有很大的潜力。本研究对纯牛肉、猪肉及牛肉中掺假猪肉的金属氧化物半导体（Metal Oxide Semiconductor,MOS）型电子鼻传感器数据进行处理,采用主成分分析实现传感器数据的去相关和降维,以累计贡献率大于90%的少数前几个主成分得分作为输入,对比采用Fisher判别分析（Fisher Linear Discriminate Analysis,Fisher LDA）和极限学习机（Extreme Learning Machine,ELM）构建牛肉中掺假猪肉的判别模型。结果显示,ELM模型训练集和测试集的识别准确率分别为99.64%和94.29%,均高于训练集和测试集识别准确率（分别为96.43%和75.71%）的Fisher LDA模型。结果表明,所构建的ELM模型能够用于基于MOS型电子鼻的牛肉中掺假猪肉的快速鉴别,可望为保障肉制品质量安全贡献积极力量。     

便携式MCC-IMS电子鼻在动植食产品通关查验中的应用

便携式MCC-IMS(集束毛细管气相色谱-离子迁移谱)电子鼻在检验检疫工作中的应用,可以有效提升海关监管能力,是科技与海关监管融合的一次创新。本文介绍了具有广阔应用前景的气相色谱-离子迁移谱技术及便携式MCC-IMS电子鼻,阐述了便携式MCC-IMS电子鼻的研发背景、技术方案、功能特点及应用,并对该仪器在海关监管业务中的推广应用进行了展望。     

不同萃取头对橘子皮挥发性化合物的研究

以普通废橘子皮作为研究对象,采用顶空固相微萃取结合气相色谱-质谱对不同萃取头萃取的橘子皮挥发性物质进行研究。电子鼻分析发现传感器W3S、W2S、W5S和W1S对橘子皮样品的响应值较为明显,表明含N、O的杂环类化合物、烷烃类化合物、醇类化合物和部分芳香类化合物是橘子皮样品的主要挥发性物质。3种不同萃取头（50/30μmDVB/CAR/PDMS、65μmDVB/PDMS、100μmPDMS）在橘子皮中共检测出64种挥发性成分,其中50/30μmDVB/CAR/PDMS萃取头检测出挥发性化合物46种,65μmDVB/PDMS萃取头检测出挥发性化合物34种,100μmPDMS萃取头检测出挥发性化合物38种。在这些挥发性化合物中,烯烃类物质以及醇类物质的相对含量普遍较高。主成分分析（Principal Component Analysis,PCA）发现3种萃取头萃取出的挥发性化合物存在明显的差异。     

电子鼻在大型商场中的安全检测

安全是商场正常营业的前提,通过电子鼻进行商场安全检测,可为商场提供安全保障,及时发现灾情,保障国家财产和消费者的安全。     

浅析电子鼻在供应链质量管理中的应用

简要介绍了电子鼻的基本原理和组成结构,并就电子鼻技术在供应链环境下产品质量控制与质量保证方面的应用研究进行简要评述,最后对其应用前景进行了展望.     

基于电子鼻技术鉴别掺假初榨橄榄油方法研究

本研究采用电子鼻技术结合数据分析对掺有不同比例菜籽油或葵花籽油的初榨橄榄油进行鉴别。结果表明,电子鼻对初榨橄榄油及掺有不同比例菜籽油或葵花籽油的初榨橄榄油样品有较好的响应,能够满足其鉴别要求。主成分分析（PCA）方法可以鉴别初榨橄榄油中掺入大于5%的菜籽油和20%的葵花籽油;使用线性差别分析（LDA）方法分析时,能够鉴别出初榨橄榄油中掺入大于1%的菜籽油和1%的葵花籽油,可以更准确地分析电子鼻对初榨橄榄油的掺假检测,并可以实现快速有效检测,为鉴别初榨橄榄油掺假提供新的研究思路及数据支撑。