[发明专利]一种基于电子鼻快速预测发酵水产品TVB-N值方法

权利要求书

1.一种基于电子鼻预测发酵水产品TVB-N的方法，其特征在于，包括以下步骤：

(1)建模标准样品的制备

水产品在密闭环境下进行发酵，作为建模标准样品；

其中，发酵的条件为：温度25℃～30℃条件下静置20min～30min；

(2)TVB-N值预测模型的建立

利用电子鼻传感器阵列记录建模标准样品在50～60s时传感器的响应特征值，同时采用主成分分析、线性判别分析和载荷分析对电子鼻传感器阵列获取的传感器的响应特征值进行处理分析，用线性回归模型将电子鼻获取的传感器响应特征值与建模标准样品的TVB-N值联系，建立发酵水产品中TVB-N值的预测模型；

(3)未知样品传感器阵列响应值的测定

将待测样品置于25～30℃条件下静置20min～30min，用电子鼻传感器阵列记录在50～60s时传感器的响应特征值，再代入到步骤(2)中得到的TVB-N值预测模型中，获得待测样品的TVB-N值。

2.根据权利要求1所述的基于电子鼻预测发酵水产品TVB-N的方法，其特征在于，步骤(1)中，水产品发酵前每次的取样量为5-10ml，取样时的环境温度为20～25℃。

3.根据权利要求1所述的基于电子鼻预测发酵水产品TVB-N的方法，其特征在于，步骤(2)中，采用主成分分析时要求第一主成分和第二主成分的贡献率之和大于90％。

4.根据权利要求1所述的基于电子鼻预测发酵水产品TVB-N的方法，其特征在于，步骤(2)中，电子鼻传感器阵列包括10种传感器，分别为W1C、W5S、W3C、W6S、W5C、W1S、W1W、W2S、W2W、W3S。

5.根据权利要求1所述的基于电子鼻预测发酵水产品TVB-N的方法，其特征在于，步骤(2)中，所述线性回归模型为y＝b₀+b₁x₁+b₂x₂+……b_nx_n+e，其中y为TVB-N预测值，x为传感器的响应特征值，n表示建模样本个数，x_n表示第n个样品的测试值，e作为常数项。

6.根据权利要求1所述的基于电子鼻预测发酵水产品TVB-N的方法，其特征在于，步骤(3)中，当所述待测样品为固体样品时，所述固体样品的取样量为2～4g；当所述待测样品为液体样品时，所述液体样品的取样量为5～10ml。

7.根据权利要求1所述的基于电子鼻预测发酵水产品TVB-N的方法，其特征在于，步骤(2)和(3)中，所述电子鼻的测试条件为：进样时间为60～70s，传感器阵列间隔测定间隔为1s，样品产生的挥发性气体的进样速率为400～500ml/min。

8.根据权利要求1所述的基于电子鼻预测发酵水产品TVB-N的方法，其特征在于，步骤(2)中，采用自动凯氏定氮仪法测量TVB-N值。

9.根据权利要求1所述的基于电子鼻预测发酵水产品TVB-N的方法，其特征在于，其特征在于，步骤(2)中，将待测样品置于25℃～30℃条件下静置20min～30min再进行电子鼻的测试。