作者：赵天霞,沈飞,周日春,刘潇,方勇,李彭,裴斐,邢常瑞 单位：中国粮油学会 出版：《中国粮油学报》2019年第06期 页数：7页  （PDF与DOC格式可能不同） PDF编号：PDFZLYX2019060240 DOC编号：DOCZLYX2019060249 下载格式：PDF + Word/doc 文字可复制、可编辑
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    • 本研究利用电子鼻气体传感器技术，初步建立了小麦霉菌侵染程度定性定量同步分析方法。小麦样品经辐照杀菌后接种5种谷物中常见有害霉菌，于85%相对湿度和28℃的环境中储藏至重度霉变。在样品储藏的不同阶段，选取时间节点0、1、3、5和7 d采集其电子鼻气味响应信息，建立了其响应信号和霉菌侵染程度的相关关系模型。结果显示，依据带菌量的不同，基于电子鼻信号的主成分分析法(PCA)可成功区分未霉变[&lt；2.7 log(CFU/g)]、轻度霉变[2.7～4 log(CFU/g)]与重度霉变[&gt；4 log(CFU/g)]的小麦样品；线性判别分析(LDA)对受单一霉菌侵染的小麦样品霉变程度的识别率达90.0%以上，对所有小麦样品的识别率达84.0%。偏最小二乘回归模型(PLSR)对小麦菌落总数的模型决定系数(R_p~2)和预测误差(RMSEP)及相对分析偏差(RPD)分别为0.852，0.504 log(CFU/g)和2.30。结果表明，利用电子鼻技术实现小麦霉菌侵染程度的快速识别是可行的。下一步应不断补充不同来源的小麦样品，以不断提高模型的精度和适用性。

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