PDF《邹慧琴 刘勇 林辉 闫永红 一、引言》

2001 年, 意大利的 S. Capone 等人用电子鼻识别

2 种不同热处理的牛 奶[12] :一种是巴氏杀菌过的,另一种是经过超高温瞬时杀菌 处理过的. 用5个不同的 SnO2 组成的传感器阵列, 通过溶胶 -凝胶技术识别

2 种牛奶的处理过程以及跟踪牛奶腐败的动 力学过程,反应器响应得到的数据通过主成分分析,可以得 知其品质优劣和整个腐败过程,并且在奶制品生产工业上已 经开始应用这种仪器去作质控分析.实验中,传感器有好的 可重复性,并且其响应时间很短,大约为 2~3min.电子鼻应 用在奶制品中最大的优势就是可以进行在线控制,这是任何 其它方法所不能比拟的. 美国的 S. Panigrahi 等使用一种商用的、 基于导电聚合物 的电子鼻系统(Cyranose-320)用于分析牛肉的新鲜度[13] . 采用不同的信号处理技术对电子鼻系统获得的原始数据进行 预处理,以提取不同区域的特征,接着利用主成分分析法对 预处理数据进行再处理, 进一步降低维数. 开发基于 RBF 神 经网络的分类模型,用于特征提取. J. Brezmes 等用电子鼻检测粉红女郎牌苹果的货架期 [14] ,结果与常规质量检测(硬度、淀粉指数、酸度等)进行相 关对比,显示出较好的相关性. Supriyadi 等用电子鼻对不同成熟期的蛇皮果进行检测 [15] ,结果显示电子鼻可以对其进行良好的区分;

同时使用 GC-臭味测定器检测出影响气味的十个特征成分,通过与电 子鼻联机的 MS 结果分析出了与成熟度相关的成分变化. 意大利的 S. Buratti 等将电子鼻结合分光光度计, 用于预 测不同品牌意大利红酒的感官描述[16] .运用遗传算法选择变 量,建立预测回归模型;

在所选模型上,应用了精确的验证 技术和检测输出的步骤. 印度的 Bipan Tudu 等对电子鼻应用于红茶的质量评估做 了相关研究[17] .基于神经网络在处理传感器阵列数据存在的 主要问题: 从不同的茶园采摘的红茶, 茶的质量受气候条件、 农场类型、季节及种植方法的不同存在较大差异,因此,整 个数据库不能随时得到满足,训练一个传统的神经网络模型 变得困难.该研究提出使用具有增强学习特性的 RBF 神经 网络的模式识别算法对红茶的气味进行分类,并获得了较好 的辨识效果.此外,该课题组还使用电子鼻预测了红茶的最 佳发酵时间[18] . 国内浙江大学的王俊等人研究电子鼻在各类食品中的应 用,如龙井茶[19] 、小麦[20] 、鸡蛋[21] 等,均取得了较好的研究 结果.中国科学技术大学的罗德汉等将电子鼻应用到假烟的 识别中[22] ,华中科技大学的谢长生等利用电子鼻识别

17 种 不同品牌的国产醋[23] .

2、医药 随着电子鼻技术的发展,其在医学领域应用日渐普遍. E.R. Thaler 等在电子鼻应用初期,为验证其是否适用于 医药领域而做了探索性试验[24] .实验显示,电子鼻可较好地 区分脑脊髓液和血浆,准确度高,需要样品量小.该实验为 探索电子鼻在医药领域应用的可行性迈出了第一步. 临床上,电子鼻用于评价口臭[25] ;

通过分析糖尿病人呼 出的气体[26] 或排出的尿液[27] 给出了有意义的分析控制;

检测 耳、鼻、喉的感染达到高达 88%的准确率[28] ;

还用于评估药 片上的难闻气味[29] 、患者的肾功能[30] 、精神病人的体味[31] 等. 电子鼻在医学上的另外一个应用是检测癌症.意大利的 M. Bernabei 等提出电子鼻对早期尿道癌的无侵害诊断[32] ;