【摘 要】
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鸡蛋新鲜度检测十分重要,为实现无损检测鸡蛋新鲜度,该文利用电子鼻技术,通过挥发物的检测来尝试对20℃、70%RH贮藏条件下的鸡蛋新鲜度进行预测。并测量鸡蛋的理化指标(哈夫
【机 构】
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浙江大学生物系统工程与食品科学学院; 浙江大学信息与电子工程学院;
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(31071548)
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鸡蛋新鲜度检测十分重要,为实现无损检测鸡蛋新鲜度,该文利用电子鼻技术,通过挥发物的检测来尝试对20℃、70%RH贮藏条件下的鸡蛋新鲜度进行预测。并测量鸡蛋的理化指标(哈夫单位和蛋黄指数)作为新鲜度的衡量标准。通过线性判别分析对储藏不同天数的鸡蛋进行分类分析,发现线性判别分析能较好地区分不同储藏天数的鸡蛋,判别函数的总贡献率为75.70%;利用多元线性回归和BP神经网络分析法建立电子鼻响应信号和鸡蛋理化指标之间的关系模型,所建多元线性回归模型的相关系数达0.84以上,相对误差在8.00%左右;所建BP神经网络模型的相关系数达0.84以上,相对误差在9.00%左右。说明电子鼻技术对鸡蛋新鲜度具有一定的预测能力,该研究可为鸡蛋新鲜度的无损检测提供参考。
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