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陕西浓缩苹果汁中高渗酵母的分离鉴定 总被引：3，自引：0，他引：3
为研究引起苹果浓缩汁污染腐败的高渗酵母,采用YPD高渗培养基对陕西苹果汁加工厂的苹果浓缩汁中的高渗酵母进行分离纯化,并对分离菌株的耐糖能力进行了研究。对分离菌株菌落形态、细胞形态、生理生化特征进行了分析,并以26SrDNA序列构建系统发育树,确定了7株分离菌的遗传学位置。进一步研究了分离株在苹果浓缩汁中的生长情况。除一株分离菌为热带假丝酵母(Candida tropicalis)外,其余分离株均为鲁氏接合酵母(Zygosaccharomyces rouxii)。鲁氏接合酵母(Z.rouxii)能够在葡萄糖质量浓度为900g/L的培养基中生长,耐糖能力明显强于热带假丝酵母(C.tropicalis),并且鲁氏接合酵母(Z.rouxii)也能够在苹果浓缩汁中生长。结果表明:鲁氏接合酵母(Z.rouxii)会对苹果浓缩汁质量造成威胁,需要加强控制。 相似文献
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糖度与酸度对鲁氏接合酵母生长的影响 总被引：1，自引：0，他引：1
研究了恒温25℃条件下糖度及酸度对鲁氏接合酵母潜在最大生长速率μmax及迟滞期λ的影响,以及恒温25℃及变温条件下糖度及酸度对鲁氏接合酵母腐败所需时间(TFS)的影响。采用Baranyi-Roberts方程对不同酸度糖度组合菌株的生长曲线进行拟合,得到菌株μmax及λ,结果显示拟合曲线的决定系数R2均在0.95以上,拟合度较好。采用响应面分析法(RS)分析了恒温条件下糖度及酸度对鲁氏接合酵母μmax和λ的影响以及恒温及变温条件下糖度与酸度对鲁氏接合酵母TFS的影响,得到了二次回归模型。结果显示各模型方差分析极显著,失拟项不显著,R2分别为0.992 1(μmax)、0.962 5(λ)、0.986 6(TFS恒温)、0.995 8(TFS变温)。通过标准回归系数比较了各因素对鲁氏接合酵母生长的影响,结果显示酸度是影响鲁氏接合酵母生长的主要限制因素,糖度对其生长影响较小。p H值2.3时可以大幅抑制鲁氏接合酵母的生长,p H值2.0时可以完全抑制其生长。这些研究结果为后期预测与控制鲁氏接合酵母在苹果浓缩汁中污染提供了一定基础。 相似文献
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基于理化指标和电子鼻的果园荔枝成熟度识别方法 总被引：1，自引：0，他引：1
采用理化指标和电子鼻识别2种方法分别对6个成熟度(p1~p6)的果园荔枝进行识别。理化指标采样数据显示,荔枝果实直径、果核直径和果实净质量均随着果实的成熟而增大。p1—p4阶段,荔枝果皮绿色和黄色不断加深,亮度不断增大。p4—p6阶段,荔枝果皮亮度先增大后减小,颜色迅速变红,黄色成分先增加后减少。提取特征值后,采用主成分分析(PCA)、线性判别分析(LDA)、BP神经网络(BPNN)、简单相关分析(SCA)、典型相关分析(CCA)进行数据处理。理化指标识别法结合PCA和LDA对果园荔枝成熟度识别的正确率均为100%,能够较好地进行识别。但PCA识别结果中p1、p2和p3的距离较近,实际应用中易发生混淆。电子鼻识别法结合PCA和LDA分析均无法较好地对果园荔枝成熟度进行识别,电子鼻识别法结合BPNN对果园荔枝识别训练集的回判正确率为100%,测试集的识别正确率为92%,识别效果较好。SCA分析结果表明,在荔枝成熟过程中,除色差L*值外,其他各项理化指标均与电子鼻部分传感器的响应信号显著相关。CCA分析结果表明,电子鼻响应信号与理化指标整体相关性显著,电子鼻整体信号与部分理化指标相关性显著。证明了理化指标和电子鼻均能有效地识别水果品质信息变化,并为电子鼻替代理化指标识别法在水果品质信息监测上的应用提供了参考。 相似文献
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为了实现对不同冷藏温度下三文鱼新鲜度的检测与识别,设计了一种用于三文鱼气味指纹采集与新鲜度辨识的电子鼻系统。电子鼻系统由密闭检测气室、半导体气体传感器阵列、数据采集模块、模式识别模块和显示界面等组成。电子鼻模式识别方法采用核机器学习方法,以支持向量机(SVM)作为学习机。采集0、4、6℃温度下冷藏三文鱼样本的气味数据,对不同核函数及参数的核机器学习模型进行训练与测试,最终确定了适于此电子鼻系统识别三文鱼新鲜度的最佳核机器学习模型:核函数选用多项式核函数,核参数q取3,γ取15,c取0。此模型对不同温度冷藏三文鱼样本的冷藏时间具有一定的辨识能力,对于测试集,0℃允许偏差1 d预测正确率为92. 86%,4℃无偏差预测正确率为88. 89%、允许偏差1 d预测正确率100%,6℃无偏差预测正确率为75. 00%、允许偏差1 d预测正确率100%。将辨识结果与主成分分析结果(PCA)进行对比,此模型具有明显的优势。 相似文献
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纯牛奶品牌识别中电子舌传感器阵列优化 总被引：4，自引：0，他引：4
选取伊利、新希望、美丽健、蒙牛和光明纯牛奶作为研究对象,采用电子舌系统对这5个品牌纯牛奶进行了检测。单因素方差分析结果表明,纯牛奶品牌对各个传感器响应信号具有极显著的影响,通过剔除F值和决定系数R2较小的传感器变量优化传感器阵列。对原始数据和优化数据(剔除BA传感器,剔除BA、BB传感器,剔除BA、BB、HA传感器,剔除BA、BB、HA、GA传感器)进行的主成分分析结果表明,剔除BA、BB、HA、GA传感器数据在区分纯牛奶品牌方面比其他数据更有效。采用逐步判别分析进行识别,校正集所有数据识别率均达到100%,剔除BA、BB、HA、GA传感器数据和剔除BA传感器数据的预测集识别率均达到90%,但剔除BA、BB、HA、GA传感器数据仅包含3个传感器变量,表明它对纯牛奶品牌具有最佳识别效果。单因素方差分析通过剔除不显著的传感器响应信号能够优化电子舌传感器阵列并且提高电子舌的识别性能。 相似文献
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利用可见―近红外光谱术无损检测牛奶中的三聚氰胺 总被引：2，自引：0，他引：2
初步探讨了利用可见―近红外光谱术检测牛奶中三聚氰胺的可行性及方法。通过往牛奶中掺入不同浓度三聚氰胺的方法,制备了165个样品,三聚氰胺浓度为0~1000ppm。利用光纤光谱仪采集样本的可见―近红外光谱,其光谱范围为350~1800nm。然后分别采用最小二乘法(PLS)、区间偏最小二乘法(IPLS)及联合区间偏最小二乘法(SIPLS)建立预测模型。比较实验结果表明:把光谱分为10个子区间,通过SIPLS方法,选出3个光谱子区间(4、7、9)联合建立的预测模型最优,其校正集和预测集得相关系数分别为0.9981和0.9946,校正集和预测集的均方根误差分别为0.1942和0.3299。因此,可见近红外光谱术结合联合区间偏最小二乘法能无损、快速的检测牛奶中的三聚氰胺。 相似文献
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电子鼻技术在苹果质量评定中的应用 总被引：9，自引：0，他引：9
提出了一种根据苹果气味对苹果进行无损检测的新方法，研制了一套适合苹果气味检测的电子鼻系统。对超市所购得的好坏苹果各50个进行了检测，在获得传感器阵列数据的基础上，从每个传感器曲线中提取了5个特征参数，将其作为模式识别的输入向量。由主成分分析对所测的数据处理结果看出，好坏苹果足可以区分的，但有一点重迭的地方。用遗传算法优化RBF神经网络．发挥各自的优点，使所建立的遗传RBF网络不但收敛速度快，而且识别精度高。网络对训练集的回判正确率和对测试集的测试正确率分别为100％和96．4％。试验证明该分类方法和电子鼻装置都是有效的，也适用于其他的水果。 相似文献
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杨志蒙赵永礼温举洪彭志银建新 《农业装备与车辆工程》2022,(12):82-86
提出一种静态温度调制方法优化气体传感器的选择性,进而提高电子鼻分类精度。该温度调制方法通过提供两种加热温度实现气体传感器选择性的优化,并利用该方法实现不同产地苹果的智能识别。首先,设计了一种基于温度调制的电子鼻系统,并给出了硬件设计电路。其次,提取两种加热温度下4种产地苹果的电子鼻检测数据。最后,基于主成分分析(PCA)、支持向量机(SVM)和卷积神经网络(CNN)算法对不同产地的苹果进行分类识别。结果表明,基于温度调制数据的PCA-SVM和PCA-CNN算法分类精度高于单一加热温度下的算法识别精度,采用温度调制方法可以有效提升电子鼻的性能。 相似文献