食品工业科技

作者：马洪江, 郝曦煜, 高铭, 于有强, 杨书恒, 刘士伟, 马喜山, 王文鑫, 段盛林, 王雪

关键词：鲜食玉米,电子鼻,主成分分析,软独立建模,BP神经网络,产地鉴别,

以‘黑珍珠’鲜食玉米为研究对象，采用电子鼻技术分别测定了黑龙江、陕西两大产区共计200个鲜食玉米样品的气味传感器响应值原始数据，通过主成分分析（Principal component analysis，PCA）、判别因子分析（Discriminant function analysis，DFA）对不同产地鲜食玉米的挥发性风味进行了区分，采用软独立建模分析（Soft independent modeling class analogy，SIMCA）建立了黑龙江‘黑珍珠’鲜食玉米的判定模型，并通过Pytorch软件建立了反向传播神经网络（Back propagation neural network，BP神经网络）模型，对不同产地的‘黑珍珠’鲜食玉米进行鉴别区分。结果表明，不同产地的‘黑珍珠’鲜食玉米的挥发性风味虽有相似之处但具有明显的产地特征，SIMCA模型可实现对未知样品是否来自黑龙江产区的有效识别（正确率为97%），BP神经网络模型则可对未知产地的‘黑珍珠’鲜食玉米样品进行产地预测及鉴别，平均正确率达99.44%。采用电子鼻技术结合BP神经网络模型可以准确的区分和识别‘黑珍珠’鲜食玉米产地。

来源：2024年第13期

《食品工业科技》期刊编辑部

查看食品工业科技杂志2024年第13期