基于电子舌的大豆分离蛋白苦味分析与评价技术研究

作者：芦建超; 惠延波^*; 胡晓利; 布冠好

来源：河南工业大学学报(自然科学版), 2019, 40(06): 65-79.

DOI：10.16433/j.cnki.issn1673-2383.2019.06.011

• 大豆分离蛋白
• 电子舌
• 苦味
• 主成分分析
• 判别因子分析
• 偏最小二乘法
• RBF神经网络

使用法国Astree电子舌对大豆分离蛋白的苦味进行分析研究。利用主成分分析(PCA)和判别因子分析(DFA)对采集到的味觉信息进行定性分析,基于偏最小二乘法和RBF神经网络建立苦味定量预测模型。结果表明:主成分分析和判别因子分析均可判别配方的苦味程度,RBF神经网络预测模型预测集的RMSE为0. 010和0. 007,偏最小二乘预测模型预测集的RMSE为0. 035和0. 093。表明采用RBF神经网络建立的预测模型预测效果更好,研究结果为大豆分离蛋白苦味评价体系提供了一种全新的方法。

• 单位
  粮油食品学院; 河南工业大学