天然苹果香精香气质量综合评价模型的建立及电子鼻的应用研究

摘要

本研究主要以北方安德利苹果汁有限公司提供的高倍天然苹果香精为样品，进行了天然苹果香精香气质量综合评价指标的筛选、综合评价模型的建立以及电子鼻在天然苹果香精中的应用研究。同时，在综合评价模型分类的基础上，再利用人工神经网络中的BP算法建立了天然苹果香精香气质量的非线性识别模型。 在天然苹果香精香气质量综合评价指标的筛选的过程中，利用气谱-质谱联用技术对样品进行定性、定量分析，采用固相微萃取技术进行样品的前处理，经过试验研究，确定了确定了固相微萃取的最佳萃取条件为：萃取温度50℃，萃取时间30min；定性结果为：不同生产日期的天然苹果香精的共有组分有39种。在定性的基础上，经过多次样品组分变量的主成分分析，结果筛选出影响整个样本香气质量的组分共有8种：己酸乙酯、1-己醇、癸醛、正丁醇、丁酸丙酯、乙酸戊酯、(E)-2-己烯醛、乙酸乙酯。再通过香气值的大小，确定了天然苹果香精香气质量综合评价指标为：己酸乙酯、正丁醇、(E)-2-己烯醛、乙酸戊酯和乙酸乙酯，共计5种。最后，利用主成分分析法对5个综合评价指标进行分析，建立了天然苹果香精的综合评价模型。通过综合评价模型，计算出各样品的主成分综合得分(S)，并结合感官评价结果，确定了分类界限，将样品分为三大类：S≥0.7(异常)、-0.5≤S＜0.7(正常)和S＜-0.5(较异常)。同时，根据样品的分类，建立了天然苹果香精香气质量的BP神经网络识别模型。 本研究还利用传感器型和气相色谱型两种电子鼻将天然苹果香精样本进行分类，建立了天然苹果香精的电子鼻指纹图谱数据库，实现了天然苹果香精的图像识别。同时，筛选出具有特殊性的样品，作为重点分析对象。并将其结果与传统的气相色谱分析的结果进行对比，分析这两种电子鼻在天然苹果香精检测中的差异，结果表明：在天然苹果香精的检测中，气谱型电子鼻的分类识别精度较传感器型电子鼻的精度高。

目录

文摘

英文文摘

独创性声明及关于论文使用授权的说明

第一章绪论

第二章天然苹果香精的定性分析

第三章天然苹果香精香气质量评价指标的筛选

第四章天然苹果香精的香气质量综合评价模型及分类识别模型的建立

第五章电子鼻在天然苹果香精检测中的应用研究

第六章全文结论

参考文献

致 谢

作者简介