作者：管彬彬,陈彬 单位：中国食品发酵工业研究院;全国食品与发酵工业信息中心 出版：《食品与发酵工业》2019年第09期 页数：5页  （PDF与DOC格式可能不同） PDF编号：PDFSPFX2019090260 DOC编号：DOCSPFX2019090269 下载格式：PDF + Word/doc 文字可复制、可编辑
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    • 通过自制的可视嗅觉指纹技术系统跟踪了不同储藏时间下的对虾、梭子蟹和小黄鱼的挥发性气体成分变化。通过色敏传感器阵列对不同水产品的挥发性气体进行了整体表征，并通过主成分分析(principal component analysis，PCA)呈现水产品储藏过程的气味变化趋势；然后通过线性判别分析(linear discriminant analysis，LDA)定性识别了对虾、梭子蟹和小黄鱼的新鲜度。结果表明，新鲜对虾的识别率为94. 44%，腐败对虾的识别率为93. 75%，新鲜小黄鱼的识别率为95%，腐败小黄鱼的识别率为100%，新鲜梭子蟹的识别率为100%，腐败梭子蟹的识别率为92. 31%；利用该技术结合误差反向传播人工神经网络(back propagation artificial neural network，BP-ANN)模型来定量预测水产品中的挥发性盐基氮(total volatile basic nitrogen，TVBN)含量，该模型与半微量定氮法测定对虾、梭子蟹和小黄鱼中TVBN含量的相关系数分别为0. 988 4、0. 995 4、0. .....。

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