使用电子鼻检测啤酒老化指纹特性

摘要

具本工作采用基于金属氧化物半导体的电子鼻技术对含酒精啤酒和无醇啤酒老化过程中香味物质的变化进行定性分析，并对老化啤酒样品的特性进行统计学上的分级。除老化啤酒两个特定等级对应的重叠区域外，对呈现无醇啤酒等级的数据采用线性技术，进行主成分分析（PCA）和线性判别式分析（LDA）。在含酒精啤酒的等级之间没有发现明显的差别，这表明含酒精啤酒与无醇啤酒相比更具稳定性。本研究使用两种类型的人工神经网络：具有径向基核函数（RBF）的概率神经网络（PNN）及具有反馈算法（BP）的后馈神经网络。含酒精啤酒和无醇啤酒分级成功率分别为90％和100％。PNN的应用表明老化的含酒精和无醇啤酒分级的精确度分别为83％和100％。最后，本研究表明电子鼻系统在评价啤酒老化过程中啤酒风味指纹图谱变化上有一定的能力。