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典型掺假蜂蜜的电子鼻信息变化特征及判别能力

中华蜂蜜网 2016年04月25日 10时18分53秒

掺假蜂蜜的电子鼻信息呈现线性变化, 并且电子鼻对掺假蜂蜜有较强的敏感力。LDA 模式识别算法可以将纯蜂蜜样品与掺假蜂蜜样品很好的区分开, LDA 掺假判别模型正确识别率为 94 7%,该技术可以

典型掺假蜂蜜的电子鼻信息变化特征及判别能力
裴高璞 1,史波林 2※,赵 镭 2,高海燕 1,尹京苑 3,汪厚银 2,支瑞聪 2
(1. 上海大学生命学院,上海 200444; 2. 中国标准化研究院食品与农业标准化研究所,北京 100191;3. 上海大学计算机工程与科学学院,上海 20044)
 
摘 要:为建立蜂蜜掺假快速检测方法,该文利用电子鼻并结合主成分分析(principal component analysis,PCA) 数据处理方法研究了掺入 10%、20%、30%、40%、50%、60%、70%油菜蜜和大米糖浆的掺假蜂蜜的电子鼻信息 变化特征,并以掺假蜂蜜的电子鼻信息变化特征为指导,结合判别因子分析(linear discriminant analysis,LDA) 模式识别算法研究了电子鼻对掺假蜂蜜的定性识别分析能力。结果表明,掺假蜂蜜的电子鼻信息呈现线性变化, 并且电子鼻对掺假蜂蜜有较强的敏感力。LDA 模式识别算法可以将纯蜂蜜样品与掺假蜂蜜样品很好的区分开, LDA 掺假判别模型正确识别率为 94.7%,该技术可以为蜂蜜掺假鉴别提供技术支撑。
关键词:特征提取;主成分分析;品质控制;蜂蜜;掺假;电子鼻
 
doi:10.3969/j.issn.1002-6819.2015.z1.039
 
中图分类号:S896.1 文献标志码:A 文章编号:1002-6819(2015)- Supp.1-0325-07
 
裴高璞,史波林,赵 镭,等.典型掺假蜂蜜的电子鼻信息变化特征及判别能力[J]. 农业工程学报,2015,31(增 刊 1):325-331.
 
Pei Gaopu, Shi Bolin, Zhao Lei, et al. Information variation feature and discriminant capabilities of electronic nose for typical adulteration honey identification [J]. Transactions of the Chinese Society of Agricultural Engineering (Transactions of the CSAE), 2015, 31(Supp.1): 325-331. (in Chinese with English abstract)
0引言
蜂蜜具有多种医疗保健功能而深受消费者青睐,近年来蜂蜜市场需求量不断增加[1-2]。然而近年来,在利益的驱使下,不法商贩利用糖浆、蔗糖、果糖、低价油菜蜜等对纯正蜂蜜进行掺假,严重扰
乱了蜂蜜市场秩序。目前国内外已针对蜂蜜掺假建立了蜂蜜掺假检测的方法,如碳稳定同位素分析法、高效液相色谱示差折光法、检测β-呋喃果糖苷酶方法、差热分析法、薄层色谱法等[3-10]。由于蜂蜜掺假方式具有多样性,同时纯蜂蜜与掺假蜂蜜主要成分相似,通过以上某种方法难以实现蜂蜜真假鉴别,往往需要多种方法联合才能判定蜂蜜真假,多种方法联合检测程序复杂、费用高、实际推广及
应用程度有限。因此研究一种高效、可靠、便捷的蜂蜜掺假检测方法是蜂蜜产业亟待解决的问题。电子鼻模拟人的鼻子检测香气品质,具有检测时间短、不需要复杂的样品预处理过程、不发生感官疲劳和检测结果客观可靠等特点,更重要的是可以通过分析整体香气信息来评价样品品质[11]。目前有关蜂蜜品质的电子鼻分析研究主要侧重蜜源区分。如S.Benedetti等[12]利用电子鼻结合PCA、人工神经网络(artificial neural network,ANN)分析了4种蜜源的70个蜂蜜样品,所建ANN模型能区分四种蜜源蜂蜜。R.Linder等[13]利用电子鼻结合改进的ANN分析了不同蜜源蜂蜜的区分,重点研究了改进的ANN对蜜源区分效果的影响。然而根据蜂蜜行业标准GH/T18796-2012中对各蜂蜜的感官描述中可以看出,各蜜源蜂蜜在颜色、香味方面有一定差异,因此利用电子鼻比较容易实现蜜源区分。但对于掺假蜂蜜而言,由于其主体成分几乎没变,同时香气还受储存方式、加工、运输等因素影响,因此电子鼻对于蜂蜜掺假判别分析更具有技术难度,也更值得探索与研究。J.Lammertyn等[14]利用气相色谱电子鼻结合PCA、典型判别分析
canonical discriminant analysis,CDA)建立了3种蜜源蜂蜜和2种纯糖浆的区分判别模型,但只是简单的定性识别分析,同时被检测样品与市场上掺假蜂蜜的实际情况差距较远,该研究的指导意义具有一定局限性。许婷婉[15]以评鉴蜜、蜂农蜜、超级市场蜜、传统市场蜜为材料结合PCA、CDA分析了电子鼻、电子舌对蜂蜜真假鉴别的可行性,结果表明电子舌可以区分4种不同来源的蜂蜜,而电子鼻无法区分4种蜂蜜。此结论中电子鼻无法区分4种蜂蜜,主要是作者统计分析方法选用了PCA、CDA、PCA和CDA都属于无监督模式算法,本研究中采用有监督模式算法LDA可以很好的将纯蜂蜜和掺假蜂蜜区分开来。

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