基于液体阵列味觉仿生传感器鉴别白酒香型的新方法
白酒品鉴中的基于嗅觉感知的人工智能算法
白酒品鉴中的基于嗅觉感知的人工智能算法白酒品鉴一直是中国文化中不可缺少的一环。
但是对于一些新手来说，品鉴白酒的难点在于如何分辨不同种类的酒和酒的质量。
近年来，随着技术的发展，人工智能算法进入了这个领域，对白酒品鉴有了全新的角度和方法。
一、基于嗅觉感知的人工智能算法简介人工智能算法是指基于雷达、激光、声波、红外线等技术，以及人造感知器官来获取信息的一种人工智能技术。
基于嗅觉感知的人工智能算法则是通过人造感知器官来模拟人类嗅觉感知机制，该技术可以获得更准确、更深入的酒的信息，从而更准确地描述酒的特点、品种和质量等特征。
二、基于嗅觉感知的人工智能算法在白酒品鉴中的应用为了打造更优质、更高端的品牌和酒品，基于嗅觉感知的人工智能算法已经开始在白酒品鉴中被广泛应用。
他们使用新型的人工感知器官来进行酒品的遴选、试饮、品鉴、评分和标签分类等工作，以更准确地描述每个品种的独特特点。
例如，在通过人工智能算法培育的高品质白酒中，专家们使用嗅觉机器人（如深度嗅觉）来检测它们的香气，进而提高品质。
此外，他们还可以使用嗅觉算法来准确地评估每个品牌的可口性、口感，以及评估每个品种的完整性和酒香等特点。
三、基于嗅觉感知的人工智能算法的优势相对于传统的白酒品鉴方法，基于嗅觉感知的人工智能算法具有以下几个优势：1. 高品质: 基于嗅觉感知的人工智能算法可以提供更准确、更丰富的信息和酒的特点，从而以更高的品质呈现出每个品种的独特价值。
2. 更智能: 基于嗅觉感知的人工智能算法可以更快运行，同时也方便识别多种香气，并快速判断酒的品种。
3. 提高效率: 基于嗅觉感知的人工智能算法是一个自动化系统，可以大大减少人力成本和时间浪费。
四、结论基于嗅觉感知的人工智能算法是一个对白酒品鉴的革命性发展。
这种新的方法能够使白酒品鉴带来更高品质的感受，同时也具有更智能和高效的优势。
作为白酒品鉴的新兴技术，它的应用将会越来越广泛，更好地满足消费者独特的口感和品牌期待。
简述白酒的感官检验方法
简述白酒的感官检验方法白酒的感官检验方法是评价一款白酒的质量和特点的重要手段。
通过感官检验，可以对白酒的外观、香气、口感等方面进行评估，从而提供对酒品的客观判断和分析。
首先，感官检验的第一步是观察白酒的外观。
外观是一款白酒的第一印象，它可以反映出白酒的品质和加工工艺。
观察外观时需要注意酒液的透明度、色泽和光泽。
好的白酒应该呈现出透明、清澈、色泽鲜亮的状态，没有悬浮物和杂质。
其次，感官检验的第二步是评估白酒的香气。
香气是白酒的重要组成部分，可以反映酒品的品质和原料的特点。
评估香气时可以通过嗅闻的方式来感受白酒散发出的香味。
一般来说，优质白酒的香气应该是清新、纯净、丰富而不浓烈的。
香气的种类可以分为酒香、酱香、腥香、芳香等，不同的白酒可能具有不同的香气特点。
感官检验的第三步是品尝白酒的口感。
口感是白酒的质量和特点的重要体现，包括入口感受、味道和余味等方面。
品尝白酒时，可以先用舌尖轻轻舔唇，感受酒液的粘度和润滑度；然后采用含饮的方式，让白酒在口中停留一段时间，感受酒液的刺激度、酸甜苦辣的味道和口感的层次变化；最后，吞咽酒液后留意酒液在口腔中的余味，判断酒液的回味和持久性。
另外，感官检验时还可以结合视觉、嗅觉和味觉的联合作用，进行综合评估。
例如，品尝白酒时可以注视酒液的流动情况、包装的形象以及品牌的声誉；嗅闻酒液时可以结合香气的种类和强度，与品牌的宣传相印证；品味酒液时可以结合口感的变化和持久性，与产品销售价格相比较。
总之，白酒的感官检验方法是一种综合分析白酒品质和特点的重要手段。
通过仔细观察、准确嗅闻和细致品味，可以对白酒进行客观评估和判断，为白酒消费者提供选择和评价的参考依据。
基于主成分分析的不同香型白酒识别方法
基于主成分分析的不同香型白酒识别方法杨婧;雷良波;胡光源;黄永涛;汪地强【摘要】采用液液微萃取-气相质谱联用技术分析3个香型11个品牌白酒酒样的风味组成。
应用主成分分析研究不同白酒风味之间的联系与差异，构建了基于21种关键风味化合物香气强度的不同香型白酒识别模型。
结果表明，不同香型白酒的风味物质香气强度存在较大差异，同一香型不同品牌白酒的风味物质香气强度具有相似性，同时也存在细微差别。
该方法为白酒风味品质的控制提供了一种新的途径。
%The flavoring compounds of 11 kinds of Baijiu(liquor) samples of 3 different flavor types were detected by LLME-GC-MS.Then principal component analysis (PCA) was applied to study the difference and the relations of flavoring compounds in Baijiu(liquor) samples of different flavor types, And the recognition models of Baijiu(liquor) of different flavor types were constructed based on odor active value (OAV) of 21 kinds of key flavoring compounds.The results showed that, there was significant difference in OAV of Baijiu(liquor) of different flavor types, OAV was similar (there was still slight difference) for Baijiu(liquor) of the same flavor type but of different brands. Such method provided a new approach to controlling the quality and the flavor of Baijiu(liquor).【期刊名称】《酿酒科技》【年(卷),期】2015(000)008【总页数】3页(P33-35)【关键词】白酒;风味物质;香气强度;主成分分析【作者】杨婧;雷良波;胡光源;黄永涛;汪地强【作者单位】贵州茅台酒股份有限公司技术中心，贵州仁怀 564501;贵州茅台酒股份有限公司技术中心，贵州仁怀 564501;贵州茅台酒股份有限公司技术中心，贵州仁怀 564501;贵州茅台酒股份有限公司技术中心，贵州仁怀 564501;贵州茅台酒股份有限公司技术中心，贵州仁怀 564501【正文语种】中文【中图分类】TS262.3;TS261.7;TS261.4白酒中除了含有98%左右的乙醇和水，还含有2%的微量组分，主要包括醇类、醛类、酯类、酸类、酚类等物质，是决定白酒风味、口感和风格的关键[1-2]。
可视化阵列传感器技术鉴别不同香型白酒
可视化阵列传感器技术鉴别不同香型白酒霍丹群;尹猛猛;侯长军;秦辉;张苗苗;董家乐;罗小刚;沈才洪;张宿义【摘要】Components determined aromatic types in liquor are numerous and complex. Colorimetric array sensor was used for detecting five typical aromatic liquors in China. After preliminary identification with color change profiles, the digital data library generated was analyzed with statistical and chemometric methods, including hierarchical cluster analysis (HCA) and principal component analysis (PCA). Different aromatic liquors can be correctly classified by HCA. Though the first three principal components obtained by PCA only represent 75.8％ of the amount of liquor information, the five typical aromatic liquors can be distinguished from each other. These results showed that colorimetric array sensor can be used for the identification of different aromatic liquors. It is a simple and efficient detection and identification method.%决定白酒香型的物质种类繁多,成分复杂.采用可视化阵列传感器技术对中国白酒五大香型的代表酒样进行检测,在可视化区分的基础上采用分层聚类分析、主成分分析等统计分析方法,对检测结果进行分析.不同香型的白酒在聚类分析中可以正确归类,利用主成分分析得到的前3个主成分所代表的白酒75.8%的信息量就可以将不同香型白酒完全区分开,表明可视化阵列传感器可以很好地用于白酒香型的鉴别.作为一种简单、高效的检测方法,可视化阵列传感器技术可在白酒的检测和鉴别中发挥更大的作用.【期刊名称】《分析化学》【年(卷),期】2011(039)004【总页数】5页(P516-520)【关键词】白酒香型;可视化阵列传感器;白酒检测;白酒鉴别【作者】霍丹群;尹猛猛;侯长军;秦辉;张苗苗;董家乐;罗小刚;沈才洪;张宿义【作者单位】【正文语种】中文中国白酒包括五大典型香型:以茅台酒、郎酒为代表的酱香型,以汾酒为代表的清香型,以泸州老窖为代表的浓香型,以桂林三花酒为代表的米香型和以西凤酒为代表的凤香型[1]。
论述白酒的感官检验方法
论述白酒的感官检验方法
白酒的感官检验是一个全方位的过程，它主要包括色、香、味、格四个部分的评估。
首先是视觉检验，通过眼睛观察白酒的色泽和透明度，同时注意酒中是否有悬浮物和沉淀物。
正常情况下，优质的白酒应该是无色透明的澄清液体，没有浑浊的现象，也没有任何悬浮物和沉淀物。
其次是嗅觉检验，这是通过人的嗅觉器官——鼻腔来完成的。
在嗅闻白酒的香气时，应将酒杯置于鼻下1-3cm的位置，头略低进行轻嗅。
在这个过程中，应注意香气的协调性、愉快感以及主体香的突出程度，同时避免其他不良气味的出现。
此外，也要考虑白酒的溢香、喷香以及留香性。
在进行嗅闻的时候，通常先嗅一杯，立刻记下这杯酒的香气情况，然后稍事休息再进行下一杯的嗅闻。
最后是味觉检验，通过嘴来品尝白酒的味道。
在进行以上三个步骤的过程中，需要综合色、香、味三方面的感官印象来确定白酒的风格。
同时，白酒品质的好坏也可以通过化学反应进行初步判断，例如使用氢氧化钠（烧碱）进行检测。
不过，这种化学检验方法只能作为参考，并不能完全决定白酒的品质。
白酒的感官评定原理及应用
白酒的感官评定原理及应用感官评定是一种通过人类的感官器官来评估食品的质量和特征的方法。
对于白酒而言，感官评定通常包括视觉、嗅觉、口感和味觉等方面的评估。
视觉评定是通过观察白酒的色泽、透明度和色度来进行的。
白酒的色泽通常应呈现清澈透明的状态，色度可能会因不同的酿造工艺和原料而有所不同。
在视觉评定中，专业的品酒师需要对比参考样品，以判断白酒的色泽是否符合标准。
嗅觉评定是通过闻香识酒来评估白酒的气味特征。
白酒的气味通常由酒精、香气和杂质等成分组成。
品酒师需要用鼻子深吸一口酒气，细细品味其中的香气和气味的强弱、复杂性、持久性等特征。
嗅觉评定对于白酒的鉴别和品质判断非常重要。
口感评定是通过品尝白酒来评估其口感特征。
口感通常包括酒体的厚薄、润滑性、酒精的烈度、余味等。
品酒师需要将酒液在口中回旋，感受其在舌头上的触感和口腔内的变化。
口感评定对于白酒的口感质地和口感平衡的评估非常重要。
味觉评定是通过品尝白酒来评估其味道特征。
味道通常包括酒精的辛辣感、甜度、酸度、苦味和咸味等。
品酒师需要品味白酒中各种味道的强弱、平衡度和协调性。
味觉评定对于白酒的风味特征和口感平衡的判断至关重要。
感官评定在白酒的生产和销售过程中起着重要的作用。
首先，通过感官评定，生产厂家可以了解自己产品的风味特征和质量状况，以便进行调整和改进。
其次，感官评定也是白酒品鉴和评比的重要依据，有助于评选出优质的白酒产品。
此外，感官评定还可以帮助消费者选择适合自己口味的白酒产品。
在实际应用中，感官评定需要经过专业的培训和实践才能掌握。
品酒师需要具备敏锐的感官觉察力和丰富的感官记忆，以便准确地评估白酒的感官特征。
此外，为了保证评定的准确性和客观性，通常会采用盲评的方式，即评定者无法事先得知评定样品的信息，以避免主观偏见的影响。
白酒的感官评定原理及其应用在白酒产业中具有重要的地位和作用。
通过视觉、嗅觉、口感和味觉等方面的评估，可以客观地了解白酒的风味特征和质量状况，有助于生产厂家改进产品、评选优质白酒和消费者选择适合口味的白酒。
白酒感官评定方法
白酒感官评定方法1.外观评定外观评定主要包括酒液的色泽和透明度。
首先，观察酒液的色泽，一般可以分为透明、淡黄、金黄等不同的颜色。
其次，观察酒液的透明度，应该是清澈明亮的，不应有任何浑浊或颗粒状悬浮物。
此外，还要注意观察酒液的粘度，直接观察时可以通过观察酒液的附着在杯壁上的流动状况。
2.气味评定气味评定是评定酒液中的香气成分和风味特征的重要步骤。
首先，对于白酒，可以轻轻将杯盖掀开，用鼻子靠近杯口进行闻香。
要用不同的力度和角度进行嗅闻，感受酒液中的不同气味。
其次，要注意评定酒液的香气层次和复杂程度，香气是浓烈、清雅还是单调等。
此外，还要注意酒液中是否有异味或陈腐味，有机溶剂等有害物质的气味。
3.口感评定口感评定是评价饮料的重要步骤，它包括酒液的甜度、酸度、苦度、酒体感等方面。
首先，要注意测量酒液的甜度，用舌尖尝一尝是否有一定的甜味。
其次，要注意判断酒液的酸度和苦度，如果酸度过高，会导致口感刺激；苦度过高则会产生苦味。
最后，要留意酒液的酒体感，是否有醇厚、绵柔等特点。
还要注意酒液的余味，是否有长久的余香。
4.综合评定最后，根据之前的感官评定结果进行综合评定。
综合评定考虑酒液各个方面的特点如何协调、是否平衡。
是否有独特的风味、个性特点等。
这个环节需要考虑评定者个人的喜好和经验。
需要强调的是，白酒感官评定方法是一个长期学习和培养的过程。
评定者需要对白酒中的各种成分和风味有深入的了解，对不同的品牌和类型的酒进行多次的对比评定，才能逐渐提升感官评定的专业性和准确性。
同时，感官评定也应该是一个客观的评定过程，评定者需要摒弃主观偏见和情绪因素，以确保评定结果的客观性和准确性。
基于液体阵列味觉仿生传感器鉴别白酒香型的新方法
基于液体阵列味觉仿生传感器鉴别白酒香型的新方法侯长军;戴斌;霍丹群;杨平;徐勇;李俊杰;罗小刚;杨眉;法焕宝【期刊名称】《高等学校化学学报》【年(卷),期】2013(34)7【摘要】A cross-response liquid array sensor that simulated the mammalian taste system was developed for the determination of liquor aromatic types.The liquid array sensor was constructed with 8 sensing units which were consisted of 7 chemical dyes and 1 porphyrin compound.It achieved the type identification through the analyte fingerprints constituted by congregating the spectral response signal of 8 sensing units.The data were collected via a 96-well plate microplate reader,and then was further analyzed with principal component analysis(PCA),hierarchical clustering analysis (HCA) and linear discriminant analysis (LDA).We detected 9 different aromatic liquors.PCA results suggested that the mechanism of identification was mainly based on the trace components of Chinese liquor.Thereamong,the acids of Chinese liquor were the maximum contribution for the identification,because the contribution rate of acids was 54.3％ and that of aromatic substances was only 18.6％.Simultaneously,only by 63.4％ data rate could distinct liquor aromatic types with satisfaction.HCA dendrogram demonstrated that 9 different aromatic liquors could be correctly classified.LDA further showed the classification accuracy of identification for these 9 different aromaticliquors was 100％.These results showed that this method may provide a simple and efficient way for the rapid identification of liquor.%通过模拟哺乳动物的味觉系统,建立了交叉响应的液体阵列传感器,为鉴别白酒香型提供了新方法.选用7种染料和1种卟啉化合物作为传感单元,构建液体阵列传感器,集合8个传感单元的光谱响应信号构成分析物的指纹图谱,达到识别的目的.使用96孔板酶标仪采集响应数据,结合主成分分析(PCA)、分层聚类分析(HCA)和判别分析(LDA)等模式识别方法进行数据处理,对9种具有代表性的不同香型白酒样品进行了鉴别分析.PCA结果表明,该方法对于白酒的检测主要基于酒体微量成分,其中酸类物质对识别的贡献最大(贡献率达54.3％),芳香类物质贡献率为18.6％；同时,仅用63.4％的数据信息量即可对白酒香型进行区分.HCA结果表明,平行样均正确归类,各白酒之间的相似程度在聚类图上得到体现.LDA结果表明,该阵列对于9种白酒样品香型识别的准确率达到100％.【总页数】6页(P1623-1628)【作者】侯长军;戴斌;霍丹群;杨平;徐勇;李俊杰;罗小刚;杨眉;法焕宝【作者单位】重庆大学生物工程学院,重庆400044;重庆大学生物工程学院,重庆400044;重庆大学生物工程学院,重庆400044;国家固态酿造工程技术研究中心,泸州老窖股份有限公司,泸州646000;国家固态酿造工程技术研究中心,泸州老窖股份有限公司,泸州646000;重庆大学生物工程学院,重庆400044;重庆大学生物工程学院,重庆400044;重庆大学生物工程学院,重庆400044;重庆大学化学工程学院,重庆400044【正文语种】中文【中图分类】O657【相关文献】1.基于液体阵列比色传感器鉴别不同茶叶的新方法 [J], 霍丹群;付贝贝;李俊杰;杨眉;沈才洪;罗惠波;侯长军2.基于平面阵列电磁传感器的金属缺陷检测新方法 [J], 汪剑鸣;杨伟明;王琦;崔莉莎;孙玉宽;王化祥;窦汝振3.基于气体传感器阵列的室内空气品质评估新方法 [J], 李莉;汪慧英4.基于味觉传感器阵列的玉米汁饮料分类辨识 [J], 刘晶晶;孙永海;谢高鹏;王筱雨;孙钟雷5.基于支持向量机的SAW传感器阵列鉴别毒害气体的研究 [J], 王建明;刘鑫璐;叶卫平因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
基于气体传感器阵列的白酒特征分析
精 度 等 特 征 之 间 的 关 系 进 行 了分 析 。结 果 表 明 ， 感 器 信 号 在 上 述 白酒 特 征 上 表 现 出 很 强 的 聚 类 特 性 ， 原 料 划 分 可 以得 到 传 按 最佳的分类效果。
ｇ ｓ ｓ ｎ ｏ ｓ Ｔｈ ｅａｉｎｓ ｉ ｅｗｅ ｎ ｔ ｅ ｒ ｓ ｏ ｄ ｆｔ ｅ ｇ ｓ ｓ ｎ ｏ ｓａ ｄ ｔ ｒ ｎ ｓ ａ ｏ ｔ ｙ ｅ ，ｒ ｗ ｔ ｒ— ａ ｅ ｓｒ． ｅ ｒ ｌｔｏ ｈｐｓｂ ｔ ｅ ｈ ｅ ｐ ｎ ｓｏ ｈ ａ ｅ ｓ ｒ ｎ ｈｅ ｂ ａ ｄ ｒ ｍａ ｉ ｔ ｐ ｓ ａ ｍａ ｅ ｉ ｃ
属氧化物传感 器 （ 成 功识 别掺杂 甲醇 、 ＷＯ ） 乙醇 的意 大利葡萄酒 。国内邹 小波等 运用 ３ ０个可视化 传感
器阵列 ， ４种 白酒进行 测试 ， 对 不仅可 以区分不同酒精
度 的白酒 ， 还能 区分 酒精 度相似 、 型不同的 白酒 。 香
系到消 费者 的身体 健康 。
基 于气 体 传感 器 阵列 的 白酒 特 征 分 析 术
王 立川 ， 张覃 轶 ， 黄 伟
（ 汉 理 工 大 学 材 料 科 学 与 工 程 学 院 ， 汉 ４０ ７ ） 武 武 ３ ０ ０
摘 要 ： 利用气体传感器阵列进行食品质量检测是电子鼻应用中的一个重要方面。采用 ７ Ｔ Ｓ 只 Ｇ 传感器构成的阵列对 ８ 种
Ａｂ ｔ ａ ｔ ｏ ｄ ｑ ａ ｉ ｏ ｔ ｌ ｙ ｇ ｓ ｓ ｎ ｏ ｒ ｙ ｓ ａ ｍｐ ｒａ ｔ ｔｐ ｃ ｉ ｈ ｐ ｌ ａｉ ｎ ｆ ｅｅ ｔ ｎ ｃ ｎ ｓ ｓ ｓｒ ｃ ：Ｆ ｏ ｕ ｌ ｙ ｃ ｎ ｒ ａ ｅ ｓ ｒａ ｒ ｓ ｉ ｎ ｉ ｏ ｔｎ ｏ ｉ ｎ ｔ ｅ ａ ｐｉ ｔ ｓ ｏ ｌｃ ｒ ｉ ｏ ｅ ． ｔ ｏ ｂ ａ ｃ ｏ ｏ Ｅｇ ｔ ｏ ｉｈ ｍｍｅ ｃａ ｉ ｕ ｒ ｅ ｅ ｄ ｎ ｍｉａｌ ａ ｕ ｅ ｎ ｌ ｓ ｉ ｅ ｙ ａ ｓ ｎ ｏ ｒａ ｈ ｃ ｏ ｔｉ ｉ ｇ ｓ ｖ ｎ Ｔ ｃ ｒｉｌｌ ｏ ｓ ｗ ｒ ｙ ａ ｃ ｌ ｍｅ ｓ ｒ ｄ ａ ｄ ｃａ ｓ ｄ ｂ ｅ ｓ ｒ ａ ｙ ｗ ｉｈ ｃ ｎ ａｎ ｎ ｅ ｅ ＧＳ ｑ ｙ ｉ ｆ
基于电子鼻系统的白酒掺假检测方法
基于电子鼻系统的白酒掺假检测方法马泽亮;国婷婷;殷廷家;王志强;杨方旭;李彩虹;李钊;袁文浩【摘要】采用自行研制的便携式电子鼻检测系统,建立了一种能够快速辨别白酒掺假的新方法.系统检测时:首先利用传感器阵列获得白酒“指纹数据”,随后通过离散小波变换(discrete wavelet transform,DWT)提取反馈信息里的特征信息,然后采用主成分分析(principal component analysis,PCA)实现对不同纯度掺假白酒样品的定性判别、采用人工蜂群优化最小二乘支持向量机(artificial bee colony least squared support vector machines,ABC-LSS-VM)实现对不同纯度掺假白酒样品的定量预测.结果表明,PCA对掺假白酒区分效果较好,区分正确率高达100％;ABC-LSSVM预测模型对白酒纯度具有较高的定量预测性能,其验证集中相关系数R2为0.933 2,平均绝对误差MRE为6.564 3％,均方根误差RMSE为0.023 4.该研究可为掺假白酒的定性辨别及定量预测提供技术支持.【期刊名称】《食品与发酵工业》【年(卷),期】2019(045)002【总页数】6页(P190-195)【关键词】电子鼻;白酒掺假;离散小波变换;人工蜂群优化最小二乘支持向量机【作者】马泽亮;国婷婷;殷廷家;王志强;杨方旭;李彩虹;李钊;袁文浩【作者单位】山东理工大学计算机科学与技术学院,山东淄博,255049;山东理工大学计算机科学与技术学院,山东淄博,255049;山东理工大学计算机科学与技术学院,山东淄博,255049;山东理工大学计算机科学与技术学院,山东淄博,255049;山东理工大学计算机科学与技术学院,山东淄博,255049;山东理工大学计算机科学与技术学院,山东淄博,255049;山东理工大学计算机科学与技术学院,山东淄博,255049;山东理工大学计算机科学与技术学院,山东淄博,255049【正文语种】中文随着食品质量事件频发，食品安全问题已成为全球性关注的热点[1]。
基于多功能气味传感器阵列的食品香气鉴别研究
基于多功能气味传感器阵列的食品香气鉴别研究近年来，食品行业一直在不断追求更好的产品品质和口感。
其中，食物的香气是一个至关重要的方面。
为了能够准确地鉴别食品的香气，科学家们利用了多功能气味传感器阵列的技术。
多功能气味传感器阵列是一种利用多个传感器同时检测香气成分的技术。
每个传感器都能够对特定化学成分作出反应，并产生相应的电信号。
通过对这些电信号的分析，科学家们能够准确地判断食品中的香气成分。
在食品香气鉴别研究中，科学家们首先需要建立一个包含了不同食品香气成分的数据库。
他们通过采集和检测各种不同食品的香气样品，并记录下每个食品所含有的香气成分。
然后，利用多功能气味传感器阵列对这些样品进行检测，并记录下相应的电信号。
通过对这些记录下的电信号进行分析，科学家们可以得到各个食品样品的香气指纹。
这些指纹是由传感器阵列对食品样品所产生的电信号的模式和强度组成。
每个香气成分所对应的电信号模式和强度都是独特的，因此，通过分析这些指纹，科学家们能够区分不同食品的香气成分。
除了建立香气指纹数据库，科学家们还需要对传感器阵列进行校准。
由于每个传感器都对特定化学成分作出反应，因此在使用传感器阵列之前，科学家们需要对每个传感器进行特定化学成分的校准。
校准后的传感器能够更加准确地检测香气成分，并产生相应的电信号。
得到香气指纹数据库和进行了校准的传感器阵列之后，科学家们开始进行食品的香气鉴别。
他们将待鉴别的食品样品放入传感器阵列中进行检测，并将得到的电信号与数据库中的指纹进行对比。
通过对比分析，科学家们能够判断出待鉴别食品的香气成分，并确定其品种。
多功能气味传感器阵列的食品香气鉴别研究在实际应用中有着广泛的潜力。
一方面，在食品生产过程中，可以利用该技术对食品的香气成分进行实时监测，确保产品的质量和一致性。
另一方面，在食品鉴别中，多功能气味传感器阵列可以用于识别食品的真伪和产地，有效防止食品安全问题的发生。
总结起来，基于多功能气味传感器阵列的食品香气鉴别研究是一个前沿而具有广阔应用前景的领域。
基于压缩感知的白酒香型分类
基于压缩感知的白酒香型分类王海燕;王虎;王国祥;刘军【摘要】目前多数白酒分类方法需要进行特征选取，但特征选取算法会增加计算复杂度，限制特征数量，而且选取结果的好坏直接影响识别效果。
为此，提出应用压缩感知理论对白酒香型进行分类的方法。
通过压缩感知对白酒飞行时间质谱进行整体分析，运用训练数据构造冗余字典作为稀疏基，选择高斯随机矩阵作为测量矩阵，通过求解最小l1范数得到反映白酒香型特征的稀疏表示，进而根据K近邻法( KNN)实现对白酒香型的分类识别。
将4种不同重构算法分别结合最小冗余误差和KNN进行香型分类，实验结果表明，将压缩感知用于白酒香型分类是可行的，能避免特征选取的问题，其中采用稀疏度自适应匹配追踪算法求解l1范数，并根据KNN进行分类的稳定性较好，准确率达到91.45%。
%Most present liquor classification methods need feature selection, but the feature selection algorithm will increase the computational complexity and limit the number of the characteristics. The selection result directly affects the recognition results. Therefore,this paper applies the Compressive Sensing( CS) theory into holistic analysis for Time-of-flight Mass Spectrometry( TOFMS) of liquor. Using the training data to form the over complete dictionary and taking it as a sparse matrix, the Gaussian random matrix builds the measurement matrix. By calculating the minimum l1 norm solution,it obtains the sparse representation of the liquor aroma,then realizes liquor aroma recognition based on the K-Nearest Neighbor(KNN) algorithm. Combining four reconstruction algorithms with minimum residual error and KNN classify liquor aroma,experimental results show that it is feasibleto use CS for classification of liquor aroma,and it can avoid the problem of feature selection. Using Sparsity Adaptive Matching Pursuit ( SAMP ) to solve l1 norm and recognition with KNN has a accuracy rate about 91. 45% and better stability.【期刊名称】《计算机工程》【年(卷),期】2015(000)003【总页数】6页(P172-176,181)【关键词】压缩感知;飞行时间质谱;稀疏表示;白酒香型;K近邻法;最小冗余误差【作者】王海燕;王虎;王国祥;刘军【作者单位】南京财经大学管理科学与工程学院，南京210046; 江苏省质量安全工程研究院，南京210046;南京财经大学管理科学与工程学院，南京210046;南京财经大学管理科学与工程学院，南京210046;南京财经大学管理科学与工程学院，南京210046; 江苏省质量安全工程研究院，南京210046【正文语种】中文【中图分类】TP18白酒是一个复杂的体系,其中98%～99%的成分都是乙醇和水,它们构成了白酒的主体,而约占1%～2%的溶于其中的酸、酯、醇、醛等种类众多的微量有机化合物是决定白酒香气、口感和风格的关键［1-2］。
基于多元统计分析法对比不同香型白酒的感官特征
基于多元统计分析法对比不同香型白酒的感官特征白乐宜;颜振敏;程娇娇;魏新军【摘要】本实验以液液萃取作为前处理方法,并结合气质联用(GC-MS)、嗅辨仪(GC-O)等分析仪器,对赊店老酒、赊店元青花、宝丰酒等两种香型、3个品牌的白酒进行了香气成分测定;并通过GC-O嗅辨分析其主要香气物质,确定主要感官指标,然后对感官评定结果进行了多元统计分析.结果表明,3个品牌白酒中共检测到29种香气物质,其中呈香物质16种;多元统计分析结果表明,同一香型的白酒感官特征接近,不同香型白酒的感官特征差异明显,并最终筛选了甜香和烘焙香两个感官指标作为影响两种不同香型白酒风格差异的相关指标,并构建了相应的回归模型.【期刊名称】《酿酒科技》【年(卷),期】2018(000)011【总页数】6页(P21-25,29)【关键词】白酒;感官评定;不同香型;多元统计分析【作者】白乐宜;颜振敏;程娇娇;魏新军【作者单位】河南科技学院食品学院,河南新乡453003;河南科技学院食品学院,河南新乡453003;河南科技学院食品学院,河南新乡453003;河南科技学院食品学院,河南新乡453003【正文语种】中文【中图分类】TS262.3;TS261.7;TS261.4白酒是中国传统蒸馏酒，在我国有着悠久的历史[1]。
不同香型的白酒，其香气成分和感官评价具有较大差异[2-4]。
刘明等[5]结合感官分析和化学计量学分析等手段研究了某品牌不同价位白酒产品感官特征质量及其与定价的相互关系，证实大部分产品的价位设置合理。
刘传贺等[6]通过感官分析筛选了感官描述语，并结合相关分析和主成分分析验证了定量描述分析方法可以作为研究白酒感官特征的一项有效技术手段，为建立白酒感官质量标准提供了理论和研究基础。
GC-O[7-10]作为白酒感官分析的有效手段被广泛应用于白酒香气成分分析。
spearman相关分析[11-13]是测量两变量间相关程度的分析,会得到spearman相关系数，相关系数的值可以衡量变量间相互关联的程度。
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基于液体阵列味觉仿生传感器鉴别白酒香型的新方法
作者：侯长军， 戴斌， 霍丹群， 杨平， 徐勇， 李俊杰， 罗小刚， 杨眉， 法焕宝
作者单位：侯长军,戴斌,霍丹群,李俊杰,罗小刚,杨眉(重庆大学生物工程学院,重庆,400044)， 杨平,徐勇(国家固态酿造工程技术研究中心,泸州老窖股份有限公司,泸州646000)， 法焕宝(重庆大学化学工程学院,重庆
,400044)
刊名：
高等学校化学学报
英文刊名：Chemical Journal of Chinese Universities
年，卷(期)：2013,34(7)
1.周围;周小平;赵国宏;刘红卫 高黎红 陈立仁 刘向东 唐煜名优白酒质量指纹专家鉴别系统[期刊论文]-分析化学 2004(06)
2.张超;胡可萍;端裕树;曹磊 武杰快速气相色谱法分析白酒中的香味组分[期刊论文]-色谱 2007(04)
3.罗涛;范文来;郭翔;徐岩 赵光鳌 汪建华 董鲁平 袁军川查看详情 2007
4.姜安;彭江涛;彭思龙;魏纪平 李长文酒香型光谱分析和模式识别计算分析[期刊论文]-光谱学与光谱分析 2010(04)
5.杨建磊;朱拓;徐岩;范文来 武浩基于最小二乘支持向量机算法的三维荧光光谱技术在中国白酒分类中的应用[期刊论文]-光谱学与光谱分析 2010(01)
6.霍丹群;尹猛猛;侯长军;秦辉 张苗苗 董家乐 罗小刚 沈才洪 张宿义可视化阵列传感器技术鉴别不同香型白酒[期刊论文]-分析化学 2011(04)
7.高永梅;刘远方;李艳霞;李景明 石宝霞 倪元颖查看详情 2008
8.王立川;张覃轶;黄伟基于气体传感器阵列的白酒特征分析[期刊论文]-传感技术学报 2010(12)
9.王茹;田师一;邓少平查看详情 2008
10.Moil K;Takahashi Y.K;Igarashi K.M;Yamaguchi M查看详情 2006
11.Harper W.J查看详情 2001
12.Dickinson T.A;White J;Kaucr J.S;Walt D.R查看详情 1996
13.Suslick K.S;Rakow N.A;Sen A查看详情 2004
14.Lin H.W;Suslick K.S查看详情 2010(44)
15.Suslick B.A;Feng L;Suslick K.S查看详情 2010
16.霍丹群;李娟;董家乐;侯长军 黄承洪 戴斌 法焕宝 张良查看详情 2012(11)
17.HouC.H;DongJ.L;ZhangG.P;LeiY.,YangM.,ZhangY.C.,Liu Z.,ZhangS.Y.,HuoD.Q查看详情 2011(10)
18.Anzenbacher P;Lubal P;Bucek P;Palaeios M.A.,Kozelkova M.E查看详情 2010
19.陶雪容;曾黄麟查看详情 2009
20.曾祖训白酒香味成分的色谱分析[期刊论文]-酿酒 2006(02)
引用本文格式：侯长军.戴斌.霍丹群.杨平.徐勇.李俊杰.罗小刚.杨眉.法焕宝基于液体阵列味觉仿生传感器鉴别白酒香型的新方法[期刊论文]-高等学校化学学报 2013(7)。