金鸿娟
- 作品数：5 被引量：26H指数：3
- 供职机构：江苏大学食品与生物工程学院更多>>
- 发文基金：中国博士后科学基金江苏省自然科学基金更多>>
- 相关领域：轻工技术与工程自动化与计算机技术更多>>
- 基于嗅觉可视化与图像处理的食醋醋龄检测被引量：9
- 2017年
- 应用基于色敏传感器阵列的嗅觉可视化系统对不同醋龄的食醋进行鉴别。运用系统的图像处理模块,比较了不同方法对目标图像的中心点定位和特征区域选取的影响。尤其在基于不同颜色空间提取特征值方面,对比了RGB、HSV、Lab颜色空间,结果表明Lab的效果最好。利用3种颜色空间中获得的特征数据并结合主成分分析(PCA)和线性判别分析(LDA)等模式识别方法,鉴别食醋醋龄,Lab颜色空间下的训练集和预测集识别率均大于90%。
- 林颢宋奔腾金鸿娟管彬彬
- 关键词：图像处理
- 基于多变量分析结合HPLC的镇江香醋有机酸季节差异性分析被引量：9
- 2015年
- 利用高效液相色谱对不同季节的食醋样本有机酸进行分离和分析。共分离出12种有机酸,鉴定出9种酸。方差分析结果表明,除乙酸外,其他8种有机酸季节间的差异非常显著（P〈0.01）,其中,乳酸的差异最为显著（P=1.85×10^-33）。通过有机酸之间的相关性分析,发现各种有机酸之间显著相关,其中苹果酸和琥珀酸之间的相关性最为显著（R=0.973）。此外,为了进一步区分不同季节镇江香醋,利用优度筛选法对不同季节的有机酸进行优度计算并优化。研究结果表明,乳酸对区分夏天的食醋有很高的辨识度,苹果酸对区分冬天的食醋有很高的辨识度,L-焦谷氨酸对区分秋天的食醋有很高的辨识度,酒石酸和琥珀酸对区分春秋的食醋有较高辨识度。依据优度高低,依次选取不同有机酸结合线性判别和K最近邻法对4个季节食醋进行识别。在训练集和预测集中,采用1-5个参数即可把不同季节食醋100%区分开。
- 金鸿娟林颢管彬彬孙乐六赵杰文
- 关键词：镇江香醋高效液相色谱
- 醋醅种子温度对食醋品质的影响被引量：3
- 2015年
- 研究了镇江香醋醋酸发酵过程中醋醅种子池温度对被接种池醋醅品质的影响。利用温度传感器测定44个种子池醋醅翻醅前的中层温度，得出当种子温度〈44℃时，对应的被接种池醋醅不挥发酸含量高，适合冬季生产，当种子温度控制在45～46℃时，对应的被接种池醋醅总酸含量高，适合于夏季生产。利用温度传感器测定种子池醋醅翻醅2h后上、中、下层的温度变化，建立最小二乘支持向量机（LS—SVM）及误差反向传播人工神经网络（BP-ANN）模型定量预测被接种池醋醅的总酸及不挥发酸含量，结果表明，BP—ANN模型效果较好，预测总酸及不挥发酸含量的相关系数分别为0．9763和0．9041。研究表明，可以通过温度传感器对醋醅种子进行优化，从而提高被接种池醋醅的总酸含量或不挥发酸含量。
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- 关键词：醋醅温度传感器固态发酵
- 基于嗅觉可视化技术的醋酸发酵过程中酒精度的检测被引量：4
- 2015年
- 首先通过气相色谱-质谱联用仪(gas chromatography-mass spectrometer,GC-MS)测定不同醋酸发酵阶段下醋醅中的酒精度,结果表明,随着醋酸发酵阶段的进行,醋醅中的乙醇不断减少。然后,通过自制的嗅觉可视化检测仪来表征镇江香醋不同醋酸发酵过程中的食醋气味信息,最后利用12个卟啉类化合物和3种酸碱指示剂的R、G、B三种个颜色分量(共45个特征值)作为特征变量,分别结合偏最小二乘(PLS)及误差反向传播人工神经网络(BP-ANN)模型,快速检测醋酸发酵过程中的乙醇含量。结果表明,相比于PLS模型,BP-ANN模型的预测效果更好;嗅觉可视化技术结合BP-ANN模型预测酒精度的相关系数为0.912 7。研究表明,可以通过嗅觉可视化技术结合BP-ANN模型来快速准确地检测醋酸固态发酵过程中醋醅的酒精度含量。
- 管彬彬赵杰文金鸿娟张丁玮林颢
- 关键词：醋醅酒精度偏最小二乘神经网络
- 基于嗅觉可视技术的醋醅理化指标分析被引量：3
- 2015年
- 通过分析56个不同发酵池种子醋醅乙醇脱氢酶（ADH）的活性与56个对应接种池的不挥发酸和总酸的关系，得出将种子ADH活性控制在600～700U／mL时，被接种池的醋醅品质较高。利用嗅觉可视化技术结合误差反向传播人工神经网络（BP—ANN）模型，快速检测种子ADH活性和预测被接种池不挥发酸及总酸质量分数。结果表明，BP—ANN模型预测ADH、不挥发酸、总酸的相关系数分别为0．7816、0．8447和0．9463。因此，嗅觉可视化技术结合BP—ANN可有效预测醋酸发酵过程中的理化指标。
- 管彬彬赵杰文金鸿娟林颢
- 关键词：醋醅乙醇脱氢酶神经网络
