摘要：该研究分别利用电子鼻和气质联用(gas chromatography-mass spectrometry,GC-MS)分析7种不同品牌浓香型白酒的差异。结果表明,电子鼻的S2、S6、S7和S94个传感器对不同品牌浓香型白酒具有较好的响应信号,经主成分分析(principal component analysis,PCA)筛选后可以作为浓香型白酒差异的特征指标来衡量。基于传感器信号,比较了PCA和线性判别对不同各品牌浓香型白酒的分类效果,PCA分析能够对不同品牌白酒进行较好区分。GC-MS分析表明,不同品牌浓香型白酒风味物质含量存在明显差异,而PCA分析中关系密切的样品在风味成分层面存在相似性。该研究提供了一种基于电子鼻、GC-MS技术和数理统计分析相结合的浓香型白酒分类方法,为浓香型白酒的快速质量分类方法的开发提供了理论和数据支撑。

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