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摘要:
首先通过固相微萃取技术(Solid-Phase Microextraction,SPME)结合气相色谱质谱联用技术(Gas Chromatography-Mass Spectrometry,GC-MS)对梭子蟹储藏过程中的挥发性气体成分变化进行分析,单因素方差分析结果表明梭子蟹储藏过程中代表新鲜的特征挥发性气体吲哚,其次利用自制的可视嗅觉指纹技术实验平台对不同储藏阶段的梭子蟹挥发性气体进行了整体表征,主成分分析(Principal Component Analysis,PCA)可以将梭子蟹样本按照储藏天数分成5类,最后建立误差反向传播人工神经网络(Back Propagation Artificial Neural Network,BP-ANN)模型来预测梭子蟹中吲哚的含量,结果表明当主成分因子数为10时,预测集中BP-ANN模型预测的梭子蟹中吲哚含量和GC-MS测得的梭子蟹的吲哚含量相关系数Rp值为0.9986,结果表明该技术可作为梭子蟹储藏过程中新鲜度的检测方法.
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文献信息
篇名 基于可视嗅觉指纹技术结合GC-MS的梭子蟹 新鲜度检测
来源期刊 包装与食品机械 学科 工学
关键词 可视嗅觉指纹技术 气相色谱质谱 梭子蟹 新鲜度 检测
年,卷(期) 2019,(4) 所属期刊栏目 测试技术
研究方向 页码范围 64-68
页数 5页 分类号 TS207.3
字数 3946字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1005-1295.2019.04.015
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 管彬彬 8 7 1.0 2.0
2 陈彬 13 12 2.0 3.0
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研究主题发展历程
节点文献
可视嗅觉指纹技术
气相色谱质谱
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包装与食品机械
双月刊
1005-1295
34-1120/TS
大16开
合肥市长江西路888号合肥通用机械研究院
26-111
1983
chi
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