基于电子舌和多元数据分析的咖啡焙炒度检测方法研究

• 作者: 张彦军 王凯丽 董文江 谷风林 陆敏泉
• 来源期刊: 热带作物学报
• 学科: 工学
• 关键词: 电子舌 焙炒咖啡 焙炒度 多元数据分析
• 年，卷（期）: 2015,（2）
• 所属期刊栏目: 农产品加工、贮藏、保鲜与分析检测
• 页码范围: 396-403
• 页数: 8页
• 分类号: TS274
• 字数: 5815字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-2561.2015.02.029

摘要

利用电子舌技术结合多元数据分析对不同焙炒度(浅度、中度、深度)的咖啡豆进行区分.原始电子感官数据经归一化处理后,采用主成分分析(PCA)对其进行解析,结果表明:不同焙炒度的咖啡样品基本能够按各自特性聚为一类,扩展正则变量分析(ECVA)对样品的分类结果与PCA解析后的结果一致;比较不同的有监督模式识别方法:K-最近邻法(KNN)、偏最小二乘判别分析(PLS-DA)和最小二乘-支持向量机(LS-SVM)所建立模型对未知样品的预报能力,其中LS-SVM模型的预报结果较好,其识别率和预报率均为100％.