日本INSENT電子舌在酒感官評價(jià)方面的應(yīng)用文集（一）

濃香型白酒窖泥中乳酸菌的分離鑒定及其在柑橘酒中的應(yīng)用

《中國釀造》

沈馨¹馬佳佳¹劉文匯²楊少勇²張振東¹郭壯¹

1. 湖北文理學(xué)院食品科學(xué)技術(shù)學(xué)院鄂西北傳統(tǒng)發(fā)酵食品研究所

2. 湖北古襄陽酒業(yè)有限公司

摘  要：在對濃香型白酒窖泥中乳酸菌進(jìn)行分離鑒定的基礎(chǔ)上，分別將其與釀酒酵母聯(lián)合發(fā)酵進(jìn)行柑橘酒制備，同時(shí)采用電子舌對柑橘酒滋味品質(zhì)進(jìn)行了評價(jià)，探討了乳酸菌在柑橘酒中應(yīng)用的可行性。結(jié)果表明，從窖泥中分離的15株菌均被鑒定為副干酪乳桿菌（Lactobacillus paracasei），柑橘酒中的有機(jī)酸主要為乳酸、檸檬酸和琥珀酸，酸味是15株乳酸菌發(fā)酵而成的柑橘酒樣品間差異大滋味指標(biāo)。L.paracasei JNB1-3可明顯降低柑橘酒的酸味和苦味強(qiáng)度，在后續(xù)柑橘酒發(fā)酵中可能具有一定的應(yīng)用潛力。

關(guān)鍵詞：柑橘酒； 乳酸菌； 電子舌； 有機(jī)酸；

食品的味覺分析

《中國食品添加劑》

耿利華¹李揚(yáng)¹詹浩宇¹姜小苓²

1. 北京盈盛恒泰科技有限責(zé)任公司2. 河南科技學(xué)院小麥中心

摘  要：TS-5000Z味覺分析系統(tǒng)，即電子舌，采用和人的舌頭一樣的機(jī)理，把各種物質(zhì)的味道轉(zhuǎn)化到數(shù)據(jù)庫中，例如食品或藥品的味道。利用*的回味測量技術(shù)，能夠表述出通過傳統(tǒng)的化學(xué)儀器不能測量的參數(shù)，例如"豐富度"、"濃烈度"等。此外，通過專有的分析應(yīng)用軟件，能夠很容易的獲得分析數(shù)據(jù)。作為對感官評定的支持工具，TS-5000Z能夠應(yīng)用于例如質(zhì)量控制、產(chǎn)品研發(fā)、市場和銷售等環(huán)節(jié)。本文應(yīng)用TS-5000Z型味覺分析系統(tǒng)，分析了市場中不同品牌啤酒的酸味、苦味、苦味回味等關(guān)鍵的味覺指標(biāo)，并且分析了不同品牌啤酒之間的味覺差異和相似度，為消費(fèi)者和生產(chǎn)廠家提供參考。

關(guān)鍵詞：TS-5000Z味覺分析系統(tǒng)； 電子舌； 啤酒； 味道；

電子舌在啤酒區(qū)分辨識中的應(yīng)用

《分析儀器》

鄧?yán)?潘從道 何靜仁 舒靜 肖甚圣 陳軒

武漢工業(yè)學(xué)院食品科學(xué)與工程學(xué)院

摘  要：檢驗(yàn)電子舌對啤酒的區(qū)分辨識能力。采用電子舌對市售的10種啤酒進(jìn)行檢測，所得數(shù)據(jù)進(jìn)行主成分分析后，著重研究不同啤酒的苦味、苦味回味、酸味。結(jié)果表明，主成分PC1和主成分PC2對10種啤酒有很好的區(qū)分，且對原始數(shù)據(jù)的信息保留量達(dá)到了98%；樣品中苦味和苦味回味最重的是1號樣品，7號次之，酸味最重的是10號樣品，9號次之，與實(shí)際情況相符。該電子舌能很好的區(qū)分這10種啤酒，在啤酒品牌區(qū)分、真?zhèn)伪孀R中有巨大的應(yīng)用潛力。

關(guān)鍵詞：主成分分析； 電子舌； 啤酒； 應(yīng)用；

基于分層聚類的電子舌用于啤酒的識別

《現(xiàn)代食品》

李婧祎  東北電力大學(xué)自動(dòng)化工程學(xué)院

摘  要：利用電子舌系統(tǒng)對6種品牌啤酒進(jìn)行檢測，所得數(shù)據(jù)運(yùn)用分層聚類算法進(jìn)行分析，觀察其品牌分辨結(jié)果，評估聚類效果。在樹狀圖中，不同品牌的啤酒樣品分別被聚成一類，并無混淆現(xiàn)象發(fā)生，而且劃分效果十分清晰明了，說明采用分層聚類算法的電子舌可以用于啤酒的識別。

關(guān)鍵詞：分層聚類； 電子舌； 啤酒； 識別；

基于粒子群優(yōu)化的嗅-味融合技術(shù)在啤酒辨識中的應(yīng)用

《農(nóng)業(yè)機(jī)械學(xué)報(bào)》

劉晶晶¹楊佳琳¹Zhang Xiuyu²孫彬¹張曉婷¹門洪¹

1. 東北電力大學(xué)自動(dòng)化工程學(xué)院2. 康戈迪亞大學(xué)機(jī)械與工業(yè)工程系

摘  要：利用電子鼻/舌融合系統(tǒng)對啤酒香氣、滋味進(jìn)行檢測，基于其融合后的嗅/味綜合信息實(shí)現(xiàn)啤酒的分類。由于傳統(tǒng)K均值聚類結(jié)果依賴于初始值的選取，且易陷入局部好，依據(jù)融合數(shù)據(jù)特點(diǎn)提出一種改進(jìn)的基于粒子群優(yōu)化的K均值聚類算法，該算法在運(yùn)行過程中優(yōu)化了權(quán)重系數(shù)，隨著迭代次數(shù)增加同時(shí)調(diào)整收斂速度，使粒子的搜索更趨于平衡化，同時(shí)引入壓縮因子，平衡全局與局部矛盾。將該算法與K均值聚類算法進(jìn)行比較，實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)證明該算法具有較好的全局收斂性，能克服易陷入局部好的缺點(diǎn)而收斂于zuiyou解，結(jié)果顯示：該算法對5種啤酒聚類效果明顯，正確率穩(wěn)定在93.3%。

關(guān)鍵詞：啤酒； 嗅/味融合技術(shù)； 電子鼻/舌； K均值聚類； 粒子群；