殷 勇，赵玉珍，于慧春

（河南科技大学食品与生物工程学院，洛阳 471023）

0 引 言

食醋作为人们日常生活中不可或缺的调味品，具有重要的营养与药理价值[1-2]，如促进消化与吸收、抗病毒、降血糖等等。食醋的产品质量直接影响人们的健康，因此食醋的识别检测是非常重要的。目前，食醋检测主要采用感官评定[3]、微生物检测[4-5]和物理化学指数评估[6-7]等传统方法，但这些方法存在主观性强、操作繁琐、耗时等缺点。电子鼻作为一种非常有潜力的鉴别工具，在食醋鉴别分析中已有诸多研究报道[8-11]。由于食醋属于复杂样品，且对质量等级相近的多类样品进行鉴别时，鉴别难度大幅提升。同时，传感器之间的交叉响应所产生的冗余信息，对鉴别结果也极为不利。因此，采用电子鼻对食醋进行检测时，可利用特征提取与选择[12-14]优化表征特征，实现食醋样品的有效鉴别。据文献[15]报道，多特征表征模式可有效表征电子鼻信号的响应信息，提高电子鼻的鉴别能力。此外，面对所提取特征的多样性，进行电子鼻的特征优化，选取能够有效表征电子鼻响应信号的特征也是十分必要的。目前，关于电子鼻特征优化方法的研究不断涌现，如相关性分析[16-17]、聚类分析[18-19]、多重共线性分析[20]、Wilks Λ统计量[9,21]等等，但这些方法的适用性皆因不同的鉴别目标而存在应用效能上的差异。

本文在提取了 6种食醋电子鼻原始信息的多个特征值基础上，提出一种采取载荷分析进行电子鼻传感器阵列优选，并运用主成分分析（principal component analysis，PCA）融合Wilks Λ统计量进行多特征表征的选择策略。……