[发明专利]一种基于电子鼻预测多元组分香气强度的方法

权利要求书

1.一种基于电子鼻与人工感官结果通过人工神经学网络预测青香类化合物香气强度的方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤一：制备80组二元、三元、四元组分混合物样品，并由感官小组评价其香气强度；

步骤二：将上述制备得混合物样品通过电子鼻分析，并记录响应传感器数值；

步骤三：将各组混合物样品的感官香气强度与电子鼻分析结果用于人工神经学网络的输出层与输入层，从而进行网络的训练验证与构建；

步骤四：制备30组化合物浓度不同于用于训练网络的混合物样品，并由感官小组评价其香气强度，并同样通过电子鼻进行分析，传感器响应参数结果用于检验预测香气强度结果，并与人工感官结果相比较确定其预测效果。

2.如权利要求1中所述的基于电子鼻与人工感官结果通过人工神经学网络预测青香类化合物香气强度的方法，其特征在于，所述步骤一和步骤四中的混合物样品分别选自己醛，反式-2-己烯醛，顺式-3-己烯醇和乙酸叶醇酯中的至少两种，所述混合物样品由20％的丙二醇溶液溶解。

3.如权利要求1中所述的基于电子鼻与人工感官结果通过人工神经学网络预测青香类化合物香气强度的方法，其特征在于，所述步骤一和步骤四中感官小组评价香气强度的方法包括：感官小组由接受过专业训练的10人组成，根据气味强度参考标度制备正丁醇的标准水溶液，感官人员对各组混合物样品的香气强度进行匹配打分，样品的平均香气强度作为每组混合物样品最终实际感官香气强度。

4.如权利要求1中所述的基于电子鼻与人工感官结果通过人工神经学网络预测青香类化合物香气强度的方法，其特征在于，所述步骤二和步骤四中电子鼻分析的参数与条件为：

样品量0.1g；

孵化时间180s；

孵化温度40℃；

振荡速度500rpm；

振荡时长3s/30s；

进样量2000μL；

检测时间：5min；

检测温度：50℃；

载气流速：氢气150mL/min。

5.如权利要求1中所述的基于电子鼻与人工感官结果通过人工神经学网络预测青香类化合物香气强度的方法，其特征在于，所述步骤二和步骤四种电子鼻选用金属氧化物传感器作为阵列传感器组。

6.如权利要求1中所述的基于电子鼻与人工感官结果通过人工神经学网络预测青香类化合物香气强度的方法，其特征在于，所述步骤三中人工神经学网络为MATLAB中两层前馈神经网络。