摘要：针对不同产地花椒产品的溯源问题,提出一种基于电子鼻和电子舌结合一维卷积神经网络(One Dimension-Convolutional Neural Networks,1D-CNN)-长短期记忆网络(Long Short-Term Memory,LSTM)混合模型的花椒产地快速检测方法。以5个不同产地的花椒为试验对象,采用电子舌和电子鼻分别采集花椒样本的味觉和嗅觉指纹图谱信息,根据信号特点分别设计1D-CNN提取味觉和嗅觉信号中的局部空间特征,然后采用LSTM捕捉信号的时间序列特征,最后采用多层感知机融合两种特征并进行分类识别。实验结果表明,电子鼻与电子舌信息融合对不同产地花椒的分辨准确率优于单一设备,与其他深度模型相比,所提的模型分类准确性更高,其准确率、精确率、召回率、F1分数分别达到99.0%、99.1%、99.0%、0.989。以上研究将为不同产地花椒的快速鉴定提供新的方法,并为其他农产品的产地溯源检测提供新的研究思路。

摘要：[目的]实现绿茶种类的快速识别。[方法]提出一种基于电子舌和电子鼻结合CNN-Transformer组合模型实现绿茶种类辨识的快速检测方法。分别使用电子舌、电子鼻对5种不同种类绿茶采集味觉、嗅觉的指纹信息,利用短时傅里叶变换(short-time fourier transform,STFT)将一维电子舌和电子鼻信号转换为二维时频图,充分揭示信号能量在时频域的分布特性;提出一种CNN-Transformer组合模型实现电子舌和电子鼻的信息融合和模式识别。该模型引入选择性核卷积和归一化注意力设计卷积模块来替换传统的CNN卷积层,以实现对信号时频图的局部特征动态提取;采用Transformer编码器中的多头自注意力机制提取电子舌和电子鼻特征的全局时序信息,并实现其特征的加权融合;最后,通过全连接层进行分类识别。[结果]基于电子舌和电子鼻的信息融合方法能够有效提取绿茶样本的味觉和嗅觉信号深层特征,并为模型提供更丰富的融合特征表征,以实现对不同绿茶种类的高准确识别,其测试集准确率、精确率、召回率和F 1-Score分别达到99.00%,99.05%,99.00%,99.00%。[结论]试验方法具有成本低、快速、高效等特点。

摘要：以12种红枣(酸枣、大平顶枣、圆铃枣、灵武长枣、壶瓶枣、狗头枣、金丝小枣、灰枣、灵宝大枣、木枣、石门大枣、骏枣)所破碎的红枣汁为试验对象,探讨了其在香气和滋味上的差异。结果表明,经电子鼻检测发现,电子鼻各传感器对不同品种红枣香气成分的差异显著(P0.05);经主成分分析发现,电子舌不能有效的区别不同品种的红枣。

摘要：目的:实现陈醋酿造年限的快速检测。方法:采用电子舌(ET)和电子鼻(EN)结合密集卷积网络—极限学习机(DenseNet-ELM)模型对陈醋酿造年限进行快速检测,设计两种不同结构的密集卷积神经网络模型ET-DenseNet和EN-DenseNet,分别提取电子舌和电子鼻信号的特征信息,进而采用特征级信息融合方法,获得两种人工感官设备的融合特征向量,然后采用极限学习机(ELM)对融合的特征向量进行分类识别。结果:DenseNet能够有效提取到电子舌和电子鼻信号中深层特征,其特征提取能力优于离散小波变换(DWT)和卷积神经网络(CNN);相比于单独使用电子舌或者电子鼻,信息融合方法对不同年限陈醋检测的准确性和鲁棒性更优,其测试集准确率、查准率、召回率、F1-Score分别达到99.1%,0.98,0.99和0.99。结论:采用密集卷积网络缓解了深度学习模型由于深度增加导致的模型退化、泛化能力弱等问题,可对7种不同酿造年限的陈醋进行有效分类。

摘要：设计了一套基于离子选择电极和单片机技术的电子舌系统,并基于机器学习方法对饮用矿泉水及苹果汁进行了检测。使用离子选择电极组成传感器阵列,并通过单片机系统和串行A/D模块实现了高可靠性、低硬件成本的数据采集;在Matlab环境下实现了对实验数据的主成分分析、BP和PNN神经网络以及SVM分析,探讨了神经网络的优化设计方式。实验结果表明,该电子舌系统能够准确识别饮用水类别,并具有良好的可扩展性及成本低廉等优点。

摘要：针对现有电子舌集成化、自动化程度较低的问题,设计了一台能自动调节样品温度、进样、清洗电极和检测样品的伏安型电子舌,包括上位机、控制模块、电极与信号采集模块、自动进样模块、恒温槽模块和按键显示模块。系统的控制界面基于Lab VIEW设计开发,通过串口向控制模块发送指令,进而控制自动进样、恒温槽等模块协同工作。电极与信号采集模块采用了三电极检测体系,由贵金属裸电极阵列、调理电路、采集卡构成,运用脉冲伏安法获得样品的信号曲线,并与上位机之间通过USB互传数据。对设备的进样和调温性能试验结果表明,自动进样模块能可靠运行,恒温槽对样品的温度控制范围为(25±1)℃。对设备的检测性能试验表明,检测信号特征值随时间漂移较小,有良好的稳定性。样品温度波动会引起特征值显著变化,恒温槽控温能有效提高电子舌检测精度。使用电子舌对不同类型的啤酒、牛奶、水和不同等级的茶叶4大类样品进行检测,对数据运用主成分分析(PCA),结果显示电子舌对它们均能有效区分。

摘要：为探索电子舌辅助复合甜味剂配方设计的可行性,以感官评价为依据,应用电子舌获取不同甜味剂配方的响应信号值。采用主成分分析(PCA)、判别函数分析(LDA),结合单因素和正交实验,考察葡萄糖基甜菊糖苷(NSF)与三氯蔗糖溶液配比、麦芽糖醇或赤藓糖醇添加量、矫味剂柠檬酸溶液的添加量对复合甜味剂口感的影响,并对2组复合甜味剂配方设计的正交实验结果进行PCA、LDA相关性分析。结果表明:基于PCA、LDA方法分析相应信号与感官评定具有很好的相关性,可以采用电子舌辅助复合甜味剂的配方设计。结合正交实验结果用电子舌分别确认了2种与蔗糖综合口感相近的复合甜味剂配方。

摘要：基于电化学微电极阵列,研发了一种用于环境中有毒痕量重金属检测的新型电子舌。系统采用差分脉冲阳极溶出伏安法,分三路实现了溶液中锌、镉、铅、铜、锰和砷6种重金属离子浓度的同时自动检测。每路传感器正面为30×30的硅基底金微电极阵列,背面集成了Ag/AgCl参比电极和Pt对电极。通过PC多线程控制三路恒电位仪电路、蠕动泵和电磁阀,实现自动进样、检测和清洗。一次测量可以在5 min内完成,每路只需要2 mL样品。采用标准加入法进行定量分析,检出限达到10^(-6)g/L级。此电子舌系统具有小体积、低成本等特点,适用于环境水样中重金属浓度分布的现场连续在线测量。

摘要：目的:优选薄荷最优的闪式水提工艺参数,为薄荷闪式水提工业化生产提供科学依据。方法:以电子舌测定薄荷水提液的甜味、苦味、涩味、鲜味等味觉响应值为口感指标,以薄荷脑为功效成分评价指标,超高效液相色谱-质谱(UPLC-MS)法定量,采用正交设计试验法优化薄荷闪式水提工艺参数,考察转速、加水量、提取时间三因素,每个因素取三水平对薄荷脑含量与电子舌味觉响应值的影响,综合评价确定最优工艺参数。结果:闪式水提2次,电机搅拌转速(3000 r/min),加水量分别是药材量的20、18倍,闪式提取时间分别为15、7 min。结论:优化后的薄荷闪式水提液口感佳;操作过程中工艺参数科学、合理、操作简便,闪式提取温度低、时间短、适用于热敏及挥发性成分的提取,工业化生产可行。

摘要：目的应用电子舌技术和受试者感官评定方法考察孟鲁司特钠口崩片的掩味效果,以确定最佳处方。方法设计5种含不同用量矫味剂的处方及不含矫味剂的对照处方,分别制成口崩片。用电子舌测定口崩片的味道,采用主成分分析法和线性判别分析法评价不同处方的差别,结合受试者感官评定,考察孟鲁司特钠口崩片的掩味效果。结果当处方中矫味剂总量为1.6 mg,其中甜味剂与芳香剂比例为5∶3时,口崩片的口味最佳。结论应用电子舌技术,结合感官评定方法,可用于口崩片掩味效果的评价,为确定最佳处方提供依据。