基于电子舌技术的大豆肽区分及苦味评价

• 作者: 惠延波 樊留强 牛群峰 王莉 贾芳 陈复生
• 来源期刊: 食品工业科技
• 学科: 工学
• 关键词: 大豆肽 电子舌 苦味 判别因子分析法(DFA) 偏最小二乘法 RBF神经网络
• 年，卷（期）: 2016,（8）
• 所属期刊栏目: 分析检测
• 页码范围: 97-99,109
• 分类号: TS201.1
• 语种: 中文
• DOI: 10.13386/j.issn1002-0306.2016.08.011

摘要

本文对大豆分离蛋白在风味蛋白酶五种不同酶解时间下制取的大豆肽溶液进行区分和苦味评价.采用法国ASTREE电子舌传感器采集大豆肽溶液的味觉信息,基于判别因子分析法(DFA)对大豆肽溶液进行定性分析;基于偏最小二乘法与RBF神经网络分别建立苦味得分的定量预测模型.结果显示DFA对不同大豆肽样品的区分效果好,区分指数DI=100,并能准确对未知样品进行呈味预测,识别率为100％;采用偏最小二乘法模型时的建模集和预测集的RMSE分别为2.47％、6.81％,采用RBF神经网络模型时的RMSE分别为0.81％、3.37％,表明采用RBF模型的预测效果比偏最小二乘法好.研究结果可为后续大豆肽产品的呈味特性研究提供一种新的方法途径.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	陈复生		347	1647	19.0	27.0
2	惠延波		82	280	9.0	11.0
3	牛群峰		46	151	6.0	9.0
4	王莉		68	206	8.0	11.0
5	樊留强		8	28	2.0	5.0
6	贾芳		2	12	1.0	2.0