一种红花椒麻度的电子舌快速分类方法

    公开(公告)号:CN114994150A

    公开(公告)日:2022-09-02

    申请号:CN202210627149.7

    申请日:2022-05-31

    Abstract: 本发明公开了一种红花椒麻度的电子舌快速分类方法,首先对传统的电子舌进行了改进,采用铂盘电极作为电子舌传感器阵列的参比电极;采用非交叉进样来提高各样品电子舌信号的稳定性;采用改进后的电子舌对红花椒麻度的电化学信息进行采集,然后将红花椒麻度先分高、中、低麻三大类,再分小类。该方法能够对所要检测的红花椒进行快速的预分类,相对于传统的理化检测或者感官评价,麻度分类速度和准确性大大提高;对于检测结果争议的,可以再用更精密的仪器去检测;前期的电子舌快速分类,可以减少精密仪器耗时耗力以及样品使用量过多的问题;通过先分麻度大类,再在同一大类内部分麻度小类,这样的分类策略和技术大大提高了检测准确性。

    无香椒麻物和天然椒麻香精及其制备方法

    公开(公告)号:CN113367308A

    公开(公告)日:2021-09-10

    申请号:CN202110092949.9

    申请日:2021-01-22

    Abstract: 本发明提供了一种无香椒麻物和天然椒麻香精及其制备方法,涉及农产品成分提取技术领域。首先将花椒原料进行超声萃取,然后萃取液采用低温真空蒸馏进行脱香和进一步浓缩处理,得到无香浓缩物和富含挥发物的馏出液;浓缩物经过充氮、密封后得到一种无香椒麻物产品;馏出液采用大孔树脂吸附至饱和、洗脱和收集,得到天然椒麻香精。上述制备方法实现花椒中椒麻物质和挥发性物质的有效分离,无香椒麻物含量高,麻味浓郁自然,不含花椒特有典型香气,可作为产品配料或麻味参比样;椒麻香精香气馥郁悠久,清新自然,且不含有花椒原有的刺痛感和麻木感。两种椒麻风味物质均可充分满足食品辅料调配的需要。

    电子鼻结合贝叶斯算法判别烤鸭是否超过货架终点的方法

    公开(公告)号:CN112036619A

    公开(公告)日:2020-12-04

    申请号:CN202010828634.1

    申请日:2020-08-17

    Abstract: 本发明公开了一种电子鼻结合贝叶斯算法判别烤鸭是否超过货架终点的方法,本发明首先根据不同货架时间下烤鸭样品的电子鼻香气响应信号得到电子鼻雷达指纹图谱;然后基于专家知识和感官评价得到的不同储存温度下烤鸭样品货架期,将各温度下储存的烤鸭样本分为两种货架类别——货架期内(未超过货架终点)与货架期外(超过货架终点);接着就对不知道是否在货架期内的烤鸭,根据其电子鼻信号x,利用贝叶斯算法分别计算该烤鸭样本i属于各货架类别的概率,并选择概率最大时所对应的货架类别作为该烤鸭是否超过货架终点的判别结果,这种方法对于烤鸭样本量总体偏少的情况,能够较好的预测其是否在货架期内。

    一种基于消费喜好确定产品关键感官属性的方法

    公开(公告)号:CN118735611A

    公开(公告)日:2024-10-01

    申请号:CN202410946770.9

    申请日:2024-07-15

    Abstract: 本发明公开了一种基于消费喜好确定产品关键感官属性的方法,所述方法包括:S1、通过问卷调查获取产品的消费者共识属性;S2、对共识属性进行评价员定量或消费者半定量描述分析;S3、招募目标消费者,对产品整体喜好度进行评分;S4、对喜好测试结果进行显著性分析及分级处理;S5、对共识属性与产品的喜好评分进行相关性分析;S6、将能够影响消费喜好的共识属性进行0PLS‑DA分析,最终选取VIP值≥1的属性作为影响产品喜好的关键属性。本发明将消费喜好与产品属性相关联,深入探究了消费者偏爱产品的某些感官属性,挖掘基于消费喜好的关键感官属性,从多维共识属性中逐步挖掘出某几种关键属性的方法,具有程序简单、科学合理的优点。

    一种麻和辣阈上感觉敏感度快速分类方法、装置及应用

    公开(公告)号:CN111579724B

    公开(公告)日:2022-07-12

    申请号:CN202010483812.1

    申请日:2020-06-01

    Abstract: 本申请提供了一种麻和辣阈上感觉敏感度快速分类方法、装置及应用,涉及食品感官评价技术领域。本发明提供的一种麻和辣阈上感觉敏感度快速分类方法包括以下步骤:(A)选定样本人群;(B)在坐标系中建立麻和辣心理物理学曲线置信区间;(C)根据需求,选定刺激样品浓度对待测人员进行检测;(D)依据步骤(C)的检测结果,应用步骤(B)建立的置信区间对待测人员进行分类。该快速分类方法及应用该方法的设备只需要构建一次置信区间,检测过程只需测定待测人员的感觉强度,即可由置信区间中读取出该待测人员的所属类别,这大大节省了敏感度分类时间,并且与现有技术中使用苦味敏感度代替整体敏感度的评价分类方法相比,具有更高的准确性。

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