基于電子舌的葡萄酒味覺品質(zhì)檢測(cè).pdf

1、針對(duì)目前葡萄酒市場(chǎng)上存在的虛標(biāo)酒齡、缺乏產(chǎn)地溯源、以劣等葡萄品種冒充優(yōu)良品種等問題，傳統(tǒng)的檢測(cè)方法如感官評(píng)價(jià)缺乏足夠的可靠性，不適于快速準(zhǔn)確檢測(cè)的需要。本文采用法國(guó)阿爾法公司的Astree型電子舌對(duì)國(guó)產(chǎn)葡萄酒的味覺品質(zhì)進(jìn)行檢測(cè)，選取了電子舌檢測(cè)葡萄酒的最佳方式，考察了電子舌對(duì)葡萄酒的分類判別能力；討論了電子舌傳感器的響應(yīng)信號(hào)與不同產(chǎn)地、不同葡萄品種、不同酒齡的葡萄酒之間的相關(guān)性；并建立了信號(hào)與酒齡、酒精度、糖度、總酸、鐵離子等理化指標(biāo)的

2、數(shù)學(xué)模型；采用了主成分分析、判別因子分析、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、偏最小二乘法、多元線性回歸等模式識(shí)別方法對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，為葡萄酒質(zhì)量品質(zhì)評(píng)價(jià)體系的建立提供依據(jù)。本研究主要包括以下幾個(gè)方面：
　　 傳感器響應(yīng)特性的研究：選用與樣品酒精濃度相近的體積比為5％、10％的酒精溶液和去離子水作為校準(zhǔn)溶液，以不同產(chǎn)地的葡萄酒為研究對(duì)象，結(jié)果表明：以10％的酒精溶液為校準(zhǔn)溶液時(shí)，傳感器能較快地適應(yīng)樣品溶液的環(huán)境，區(qū)分效果最佳。以不同葡萄品種的葡萄酒為

3、研究對(duì)象，對(duì)第10s、30s、60s、120s的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，結(jié)果表明第120s時(shí)傳感器響應(yīng)信號(hào)相對(duì)標(biāo)準(zhǔn)差的最小，區(qū)分效果最佳。
　　 電子舌對(duì)葡萄酒的分類識(shí)別研究：在酒齡識(shí)別方面，電子舌能夠區(qū)分一年、三年、五年陳這3個(gè)不同酒齡的葡萄酒，采用PCA和DFA兩種數(shù)據(jù)分析方法均取得了較好的區(qū)分效果。PCA和DFA二維主成分的累計(jì)貢獻(xiàn)量分別達(dá)到了97.1％和99.9％，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的回判率達(dá)到91.7％。在產(chǎn)地識(shí)別方面，電子舌能夠?qū)ι綎|煙

4、臺(tái)、河北昌藜、河北沙城這3個(gè)不同產(chǎn)地的葡萄酒做出區(qū)分，PCA和DFA二維主成分的累計(jì)貢獻(xiàn)量分別達(dá)到了97.5％和99.9％，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的回判率達(dá)到95％。在葡萄品種識(shí)別方面，電子舌能夠?qū)Τ嘞贾?、品麗珠、蛇龍珠這3個(gè)不同葡萄品種的葡萄酒做出區(qū)分PCA和DFA二維主成分的累計(jì)貢獻(xiàn)量分別達(dá)到了99.8％和99.9％，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的回判率達(dá)到98.3％。結(jié)果表明，對(duì)葡萄酒味覺品質(zhì)影響最大的因素是葡萄品種優(yōu)劣，其次是產(chǎn)地影響，最后是酒齡長(zhǎng)短。
　

5、　 電子舌對(duì)葡萄酒主要味覺成分的定量分析研究：采用多元線性回歸、偏最小二乘回歸、BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、二次多項(xiàng)式回歸建立酒齡與電子舌響應(yīng)信號(hào)的相關(guān)模型。其中多元線性回歸模型用于預(yù)測(cè)葡萄酒的酒齡精度較高。模型對(duì)酒齡的訓(xùn)練集和預(yù)測(cè)集的確定系數(shù)R2分別為0.98和0.99，標(biāo)準(zhǔn)誤SE分別為0.20年和0.37年。二次多項(xiàng)式回歸模型對(duì)糖度、總酸、鐵離子訓(xùn)練集的確定系數(shù)R2分別為0.92、0.97、0.96；預(yù)測(cè)集的確定系數(shù)R2分別為0.90、0.95