杜宏福，董愛(ài)靜，聶志強(qiáng)，王敏，鄭宇，林楓

(天津科技大學(xué)生物工程學(xué)院，工業(yè)發(fā)酵微生物教育部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，天津，300457)

食醋是國(guó)際上消費(fèi)量最大的酸性調(diào)味品，山西老陳醋是我國(guó)著名傳統(tǒng)食醋之一，以其“酸醇厚、味清香、回味綿、質(zhì)濃稠、色紫檀和久貯不變質(zhì)”的特色深受廣大消費(fèi)者喜愛(ài)。山西老陳醋的酸度較高，但酸味柔和，無(wú)刺激感，口感獨(dú)特，其酸味的主體成分是有機(jī)酸。豐富多樣的有機(jī)酸不僅賦予了老陳醋獨(dú)特的口感，同時(shí)也是老陳醋主要的風(fēng)味物質(zhì)組成，其組成和含量與食醋的質(zhì)量密切相關(guān)。山西老陳醋中的有機(jī)酸以醋酸和乳酸為主，此外還有丙酮酸、檸檬酸、蘋(píng)果酸、草酰乙酸、琥珀酸等［1］。呂艷歌等［2］對(duì)山西老陳醋發(fā)酵過(guò)程中有機(jī)酸的變化分析表明，乙酸、乳酸以及總有機(jī)酸的含量變化趨勢(shì)較明顯，草酸、酒石酸、丙酮酸和富馬酸含量較低。山西老陳醋采用固態(tài)醋酸發(fā)酵工藝，以高粱、麩皮、谷糠等為主要原料，加入大曲起始發(fā)酵，發(fā)酵過(guò)程中微生物不斷繁殖、富集，從而完成大分子糖質(zhì)原料的糖化、酒化、醋化與酯化過(guò)程，過(guò)程中復(fù)雜的微生物群落代謝產(chǎn)生了大量的有機(jī)酸［3］。因此，對(duì)發(fā)酵過(guò)程中的有機(jī)酸進(jìn)行分析檢測(cè)不僅有助于闡明山西老陳醋發(fā)酵過(guò)程，也是進(jìn)一步保障產(chǎn)品品質(zhì)的重要手段。

傳統(tǒng)食醋固態(tài)釀造過(guò)程中有機(jī)酸的控制和分析通常依靠經(jīng)驗(yàn)，然而經(jīng)驗(yàn)控制法缺乏客觀的評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)，容易受到主觀因素的影響，常導(dǎo)致產(chǎn)品質(zhì)量不穩(wěn)定。近年來(lái)，HPLC［4，5］、GC［6］、GC-MS［7］等分析方法被廣泛用于食醋中有機(jī)酸的分析，這些方法雖然精確、重復(fù)性好，但對(duì)設(shè)備和操作要求較高，樣品處理步驟多，并且檢測(cè)時(shí)間長(zhǎng)，難以實(shí)現(xiàn)快速、實(shí)時(shí)檢測(cè)。電子舌是近年來(lái)發(fā)展起來(lái)的用于食品分析、識(shí)別和檢測(cè)的分析儀器，它使用一種類(lèi)似于生物系統(tǒng)的材料作為傳感器的敏感膜，當(dāng)類(lèi)脂薄膜的一側(cè)與味覺(jué)物質(zhì)接觸時(shí)，膜電勢(shì)發(fā)生變化，從而產(chǎn)生響應(yīng)信號(hào)，對(duì)樣品進(jìn)行量化分析。電子舌技術(shù)不僅具有較高的靈敏度、可靠性和重復(fù)性，并且還具有檢測(cè)時(shí)間短，樣品處理簡(jiǎn)單等優(yōu)點(diǎn)，在飲料、酒類(lèi)等食品的區(qū)分與品質(zhì)檢測(cè)、農(nóng)產(chǎn)品識(shí)別與分級(jí)等領(lǐng)域具有廣泛的應(yīng)用［8-10］。Lvova［11］等研究表明，電子舌可以很好地區(qū)分紅茶、綠茶和咖啡，并能預(yù)測(cè)綠茶中咖啡堿、單寧酸、蔗糖和葡糖糖、L-精氨酸和茶氨酸的含量。魯小利等［12］利用電子舌對(duì)黃酒中酒精度、氨基酸、揮發(fā)酯、總糖、總酸和固形物、pH 值建立了預(yù)測(cè)模型，張璟琳等［13］，張浩玉等［14］，黃星奕等［15］分別從不同方面利用電子舌對(duì)食醋進(jìn)行了分析，但利用電子舌對(duì)山西老陳醋發(fā)酵過(guò)程中樣品進(jìn)行識(shí)別及某種特定有機(jī)酸的定量分析方面的研究還未有報(bào)道。

本論文以山西老陳醋固態(tài)醋酸發(fā)酵過(guò)程中不同發(fā)酵階段的樣品為研究對(duì)象，首先利用HPLC對(duì)山西老陳醋發(fā)酵過(guò)程中的有機(jī)酸變化規(guī)律進(jìn)行了定量分析，隨后采用電子舌對(duì)醋酸發(fā)酵過(guò)程中不同時(shí)期的樣品進(jìn)行了檢測(cè)并對(duì)其中主要有機(jī)酸的濃度進(jìn)行了預(yù)測(cè)，建立了食醋固態(tài)醋酸發(fā)酵過(guò)程中有機(jī)酸的快速模擬檢測(cè)方法。

1 材料與方法

1.1 試驗(yàn)材料

山西老陳醋醋酸發(fā)酵周期約為9 d，根據(jù)山西老陳醋醋酸發(fā)酵的周期規(guī)律，從發(fā)酵車(chē)間分別采集3個(gè)不同批次的醋酸發(fā)酵階段第0、1、3、5、7天的醋醅各500 g，取樣前翻醅均勻，取樣深度距表面30 cm，依次編號(hào)為 0-1、0-2、0-3、1-1、1-2、1-3、3-1、3-2、3-3、5-1、5-2、5-3、7-1、7-2、7-3，裝入無(wú)菌自封袋，置入冰盒中立即運(yùn)回實(shí)驗(yàn)室，于-80℃保存。

1.2 主要儀器和試劑

高效液相色譜儀(Aglient 1200)，安捷倫科技公司;電子舌(Smartongue)，上海瑞芬科學(xué)儀器有限公司;檸檬酸、酒石酸、蘋(píng)果酸、琥珀酸、乳酸和乙酸等標(biāo)準(zhǔn)品(色譜純)，Sigma-Aldrich公司;濃硫酸(98%)，色譜純;NaOH，分析純。

1.3 實(shí)驗(yàn)方法

1.3.1 樣品預(yù)處理

分別取10 g醋醅樣品加入去離子水定容至100 mL，搖床轉(zhuǎn)速 120 r/min、25℃條件下振蕩 2 h，10 000 r/min離心取上清液，-4℃保存待測(cè)，HPLC檢測(cè)前用0.45 μm水膜過(guò)濾。

1.3.2 總酸的測(cè)定

采用NaOH滴定法測(cè)定，結(jié)果以乙酸計(jì)［2］。

1.3.3 水分含量的測(cè)定

采用烘干法［2］。

1.3.4 有機(jī)酸HPLC檢測(cè)

配制6種有機(jī)酸標(biāo)準(zhǔn)溶液，并分別制作標(biāo)準(zhǔn)曲線，根據(jù)有機(jī)酸標(biāo)準(zhǔn)品的數(shù)據(jù)計(jì)算樣品中有機(jī)酸的組成和濃度。

HPLC 檢測(cè)條件如下［4］:色譜柱 Aminex HPX-87H 300 mm×7.8 mm;流動(dòng)相 0.005 moL/mL H2SO4;流速0.6 mL/min;進(jìn)樣量20 μL;紫外檢測(cè)器波長(zhǎng)215 nm;柱溫30℃。

1.3.5 電子舌分析

采用Smartongue電子舌檢測(cè)系統(tǒng)，檢測(cè)探頭由特定的多通道交互敏感的傳感器陣列構(gòu)成，工作電極為:鉑電極、金電極、鈀電極、鈦電極、鎢電極和銀電極，參比電極為鉑柱電極。電子舌系統(tǒng)工作溫度控制為25℃。分別取50 mL經(jīng)處理的醋醅樣品進(jìn)行分析，蒸餾水作為校準(zhǔn)液。數(shù)據(jù)采集前，電子舌系統(tǒng)經(jīng)過(guò)自檢、診斷和矯正等過(guò)程，以確保電子舌傳感器響應(yīng)信號(hào)的可靠性和穩(wěn)定性。

1.3.6 數(shù)據(jù)處理方法

主成分分析(principal component analysis，PCA)是將多個(gè)變量通過(guò)線性變換以選出較少個(gè)數(shù)重要變量的一種多元統(tǒng)計(jì)方法。它在保留原始數(shù)據(jù)信息的基礎(chǔ)上將多指標(biāo)數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成少數(shù)幾個(gè)主成分，起到降維和簡(jiǎn)化問(wèn)題的作用。每個(gè)樣本經(jīng)Smartongue電子舌檢測(cè)獲得160個(gè)原始數(shù)據(jù)，利用SPSS Statistics(v 19.0)軟件對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行主成分分析，得到主成分散點(diǎn)圖，圖中的每個(gè)點(diǎn)代表一個(gè)樣品，點(diǎn)之間的距離代表樣品之間差異性的大小。

采用minitab statistical software(v16.0)軟件對(duì)發(fā)酵過(guò)程中的樣品進(jìn)行聚類(lèi)分析(cluster analysis，CA)。將PCA分析提取的主成分值作為變量計(jì)算樣品之間的歐氏距離，并且采用最短距離法進(jìn)行類(lèi)與類(lèi)的合并，得到聚類(lèi)分析樹(shù)形圖。

由于電子舌傳感器的響應(yīng)值和所測(cè)液體的成分之間關(guān)系復(fù)雜，很難用明確的數(shù)學(xué)關(guān)系表示，而B(niǎo)P神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有很強(qiáng)的學(xué)習(xí)系統(tǒng)，能夠?qū)崿F(xiàn)輸入和輸出之間的高度非線性映射，因此研究利用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建立電子舌信息與發(fā)酵過(guò)程中的特征有機(jī)酸的關(guān)系。每個(gè)發(fā)酵階段選取2個(gè)樣品作為訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)的樣本，其他的作為測(cè)試樣本。PCA處理獲得的主成分值作為網(wǎng)絡(luò)輸入，有機(jī)酸作為網(wǎng)絡(luò)輸出，利用MATLAB(v 7.0.1)軟件中的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模塊訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)并對(duì)訓(xùn)練好的網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行測(cè)試。

2 結(jié)果與分析

2.1 醋酸發(fā)酵過(guò)程中有機(jī)酸分析

利用HPLC對(duì)山西老陳醋醋酸發(fā)酵過(guò)程中的主要有機(jī)酸進(jìn)行了分析，同時(shí)采用滴定法對(duì)總酸進(jìn)行了檢測(cè)。經(jīng)測(cè)定發(fā)酵過(guò)程中醋醅水分含量基本維持在60%左右，差異不顯著，文中數(shù)據(jù)均采用濕醅計(jì)算，結(jié)果見(jiàn)表1。

從表1可以看出，在醋酸發(fā)酵過(guò)程中，總酸逐漸增加，其中乙酸和乳酸的含量占總酸的60%以上，遠(yuǎn)高于其他有機(jī)酸，是醋醅中的主要有機(jī)酸，其次是檸檬酸和琥珀酸。醋酸發(fā)酵初期，乳酸含量很高，占總酸的67%左右，主要來(lái)源于厭氧的酒精發(fā)酵階段，隨后呈現(xiàn)先增加后減少的趨勢(shì)，在發(fā)酵后期由于乙醇和葡糖糖耗盡，乳酸可能作為碳源被微生物利用［16］，從而造成乳酸的減少。隨著發(fā)酵的進(jìn)行，醋酸菌數(shù)量逐漸增加［3］，不斷將乙醇轉(zhuǎn)化為乙酸，乙酸呈現(xiàn)逐漸增加的趨勢(shì)。琥珀酸是檢測(cè)到的第三大有機(jī)酸，但其從第5天才開(kāi)始出現(xiàn)，檸檬酸、酒石酸、蘋(píng)果酸的變化不規(guī)律，具有一定的波動(dòng)性。

表1 醋酸發(fā)酵過(guò)程中各種有機(jī)酸含量Table 1 The content of organic acids during the acetic acid fermentation process

通過(guò)HPLC檢測(cè)發(fā)現(xiàn)，山西老陳醋醋酸發(fā)酵過(guò)程中乙酸和乳酸是主要的特征有機(jī)酸，其變化具有一定的規(guī)律性，發(fā)酵過(guò)程中對(duì)乙酸和乳酸的含量進(jìn)行檢測(cè)，有利于對(duì)醋酸發(fā)酵進(jìn)程和食醋質(zhì)量品質(zhì)的監(jiān)控。

2.2 電子舌對(duì)醋酸發(fā)酵過(guò)程的分析

2.2.1 數(shù)據(jù)處理和特征提取

利用電子舌對(duì)5個(gè)階段的醋醅樣品進(jìn)行分析，每次測(cè)量獲得原始數(shù)據(jù)160個(gè)，代表了醋醅樣品的物質(zhì)組成信息。利用SPSS軟件對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行PCA分析，以達(dá)到簡(jiǎn)化數(shù)據(jù)的目的，表2列出了原始數(shù)據(jù)的主成分特征值及貢獻(xiàn)率。PCA分析顯示，醋醅樣品前14個(gè)主成分即可綜合原始數(shù)據(jù)100%的信息，說(shuō)明取前14個(gè)主成分所構(gòu)成的特征數(shù)據(jù)就能夠精確的擬合原始數(shù)據(jù)，這樣就極大的壓縮了原始數(shù)據(jù)，便于進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析。

表2 PCA分析主成分的特征值及貢獻(xiàn)率Table 2 Characteristic value and the rate of contribution by PCA

2.2.2 醋醅樣品的聚類(lèi)分析和PCA分析

采用minitab軟件對(duì)發(fā)酵過(guò)程中的樣品進(jìn)行了聚類(lèi)分析，結(jié)果如圖1。從圖1中的聚類(lèi)樹(shù)形圖來(lái)看，醋醅樣品明顯分為2大類(lèi)，0天的樣品分為一類(lèi)，1、3、5、7天的樣品分為一類(lèi)。一般認(rèn)為相似值高于60%的樣品，具有較好的相似性，兩類(lèi)樣品的相似性低于60%，說(shuō)明0天的樣品與其他的樣品差異性較大。1、3、5、7天樣品之間的相似性在60% ～70%之間，發(fā)酵過(guò)程中樣品的品質(zhì)較為接近。隨著發(fā)酵的進(jìn)行，代謝物不斷累積，樣品的品質(zhì)隨之變化，聚類(lèi)分析圖中表現(xiàn)出發(fā)酵時(shí)間接近的樣品之間相似性也越高的規(guī)律。聚類(lèi)分析不僅揭示了發(fā)酵過(guò)程中樣品之間的聚類(lèi)關(guān)系，而且定量地描述了樣品之間的差異程度。

圖1 聚類(lèi)分析樹(shù)形圖Fig.1 Dendrogram of cluster analysis

進(jìn)一步，采用主成分得分作圖(圖2)，觀察電子舌對(duì)發(fā)酵過(guò)程中醋醅樣品的區(qū)分規(guī)律。圖2中樣品之間的距離代表了它們差異性的大小。從圖2可看出，主成分因子1(F1)的貢獻(xiàn)率為42.63%，主成分因子2(F2)的貢獻(xiàn)率為18.32%，前兩個(gè)主成分貢獻(xiàn)率達(dá)到60.95%，代表了電子舌檢測(cè)的主要信息。

圖2 醋醅樣品的主成分分析Fig.2 Principal component analysis of vinegar culture

從圖2中可看出，不同發(fā)酵時(shí)間的樣品在主成分分析圖中分布的區(qū)域不同:0天的樣品聚集于F1的負(fù)半軸、F2的正半軸區(qū)域;1、3、5天的樣品聚集于F2的負(fù)半軸區(qū)域;7天的樣品聚集于F1的正半軸、F2的正半軸區(qū)域，說(shuō)明電子舌能夠?qū)Σ煌l(fā)酵時(shí)間的醋醅樣品進(jìn)行很好的區(qū)分。山西老陳醋在酒精發(fā)酵完成后，加入麩皮等原料制成醋醅，并接入上一批的醋醅(接火)開(kāi)始醋酸發(fā)酵，圖2顯示第0天的醋醅與其它時(shí)間的樣品距離較遠(yuǎn)，具有很大的差異性，這與聚類(lèi)分析(圖1)的結(jié)果相符合。隨著醋酸發(fā)酵的進(jìn)行，醋醅中的醋酸菌、乳酸菌等微生物不斷生長(zhǎng)，產(chǎn)生并積累了豐富的代謝產(chǎn)物［3］，電子舌的檢測(cè)數(shù)據(jù)反映在圖2中，即表現(xiàn)為發(fā)酵第1、3、5、7天的樣品呈現(xiàn)從左至右，自下而上的變化規(guī)律。同時(shí)可發(fā)現(xiàn)圖2中主成分F1方向梯度變化與乙酸含量變化呈正相關(guān)的關(guān)系，而F2方向梯度變化與乳酸含量變化呈負(fù)相關(guān)的關(guān)系，主成分F1和F2分別代表了乙酸和乳酸含量的主要信息。通過(guò)統(tǒng)計(jì)分析方法可進(jìn)一步的建立電子舌數(shù)字化信息與發(fā)酵過(guò)程中的特征有機(jī)酸乙酸和乳酸的關(guān)系。

2.3 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)定量分析

研究建立了一個(gè)3層(輸入層、隱含層和輸出層)的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)如圖3。電子舌信息經(jīng)PCA處理得到的14個(gè)主成分值作為網(wǎng)絡(luò)輸入，乙酸和乳酸值分別作為網(wǎng)絡(luò)輸出。經(jīng)多次實(shí)驗(yàn)選擇乙酸的網(wǎng)絡(luò)隱含層單元數(shù)為8，乳酸的網(wǎng)絡(luò)隱含層單元數(shù)為7，最小訓(xùn)練速率為0.1，動(dòng)態(tài)參數(shù)為0.6，允許誤差為0.000 1，最大訓(xùn)練次數(shù)為1 000。網(wǎng)絡(luò)經(jīng)訓(xùn)練樣本訓(xùn)練后，對(duì)測(cè)試樣本進(jìn)行預(yù)測(cè)，網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練與測(cè)試的結(jié)果見(jiàn)表3。

圖3 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型Fig.3 Neural network models

表3 乙酸和乳酸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)結(jié)果Table 3 Results of quantitative prediction for acetic acid and lactic acid

BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)得到的預(yù)測(cè)值與實(shí)測(cè)值的關(guān)系圖見(jiàn)圖4。圖中的橫坐標(biāo)表示乙酸或乳酸的實(shí)測(cè)值，縱坐標(biāo)表示模型的預(yù)測(cè)值。圖4中的擬合數(shù)據(jù)點(diǎn)越靠近y=x曲線，模型的準(zhǔn)確度越高［15］，從圖4可看出乙酸和乳酸的數(shù)據(jù)點(diǎn)均分布于y=x兩側(cè)附近，說(shuō)明乙酸和乳酸的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型效果較好。進(jìn)一步采用預(yù)測(cè)值和實(shí)測(cè)值的相關(guān)系數(shù)作為評(píng)價(jià)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的指標(biāo)，相關(guān)系數(shù)取值在0和1之間，值越接近1，相關(guān)程度越顯著［17］。從表3可以看出，該模型訓(xùn)練樣本預(yù)測(cè)值相對(duì)誤差均小于5%，經(jīng)計(jì)算乙酸和乳酸的預(yù)測(cè)值與實(shí)測(cè)值之間的相關(guān)系數(shù)分別達(dá)到0.984 9和0.972 4，預(yù)測(cè)均方根誤差［17］分別為24.6和21.2 mg/100 g，說(shuō)明乙酸和乳酸的網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練模型精度較高。從網(wǎng)絡(luò)測(cè)試的結(jié)果來(lái)看，1 d樣本的乙酸含量預(yù)測(cè)誤差較大，相對(duì)誤差為9.17%，其他樣品預(yù)測(cè)值相對(duì)誤差均小于5%，乙酸和乳酸的預(yù)測(cè)值和實(shí)測(cè)值相關(guān)系數(shù)分別達(dá)到0.961 5和0.994 2，預(yù)測(cè)均方根誤差分別為54.4 mg/100 g和59.0 mg/100 g，整體來(lái)看BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型對(duì)乙酸和乳酸定量預(yù)測(cè)結(jié)果較好，可利用電子舌對(duì)醋酸發(fā)酵過(guò)程中乙酸和乳酸的含量進(jìn)行預(yù)測(cè)。目前該模型僅適用于同一取樣車(chē)間，采用相同工藝進(jìn)行連續(xù)生產(chǎn)的樣品，模型的精度取決于建立模型的樣本數(shù)量，因此進(jìn)一步地可通過(guò)增加樣本量及取樣范圍，提高模型預(yù)測(cè)的精度，擴(kuò)大模型的適用范圍。

圖4 乙酸和乳酸的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)值和實(shí)測(cè)值關(guān)系圖Fig.4 Correspondence of acetic acid and lactic acid between prediction values by BP NN and the observed values

3 結(jié)論

采用HPLC方法對(duì)山西老陳醋發(fā)酵不同階段醋酸中的有機(jī)酸進(jìn)行了分析，發(fā)現(xiàn)乙酸和乳酸是醋酸發(fā)酵階段的主要有機(jī)酸，其中乙酸含量隨醋酸發(fā)酵的進(jìn)行逐漸增加，而乳酸的含量呈現(xiàn)先增加后減少的趨勢(shì)。利用電子舌對(duì)不同發(fā)酵階段的醋醅樣品進(jìn)行了檢測(cè)，通過(guò)PCA分析和聚類(lèi)分析發(fā)現(xiàn)電子舌能夠?qū)Σ煌l(fā)酵時(shí)間的醋醅樣品進(jìn)行區(qū)分，并且可以對(duì)不同樣品之間的差異程度進(jìn)行定量描述。進(jìn)一步，采用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型建立了電子舌檢測(cè)數(shù)據(jù)與發(fā)酵過(guò)程中乙酸和乳酸的定量關(guān)系，實(shí)現(xiàn)了對(duì)醋酸發(fā)酵過(guò)程中乙酸和乳酸的定量預(yù)測(cè)。

電子舌檢測(cè)樣品僅需1～3 min，而常規(guī)的HPLC方法需約30 min，采用電子舌檢測(cè)大大縮短了檢測(cè)時(shí)間，并且電子舌便于攜帶，樣品處理簡(jiǎn)單。電子舌技術(shù)為食醋規(guī)?；a(chǎn)提供了現(xiàn)場(chǎng)快速分析的智能質(zhì)量監(jiān)控手段，有利于企業(yè)食醋生產(chǎn)的優(yōu)化控制和產(chǎn)品質(zhì)量的提升。

［1］ 呂利華.山西老陳醋成分分析及液態(tài)發(fā)酵工藝研究［D］.太原:山西大學(xué)，2008.

［2］ 呂艷歌，馬海樂(lè)，張志燕，等.山西老陳醋醋酸發(fā)酵過(guò)程中有機(jī)酸的變化分析［J］.中國(guó)釀造，2013(5):55-58.

［3］ 弓曉艷.老陳醋釀造過(guò)程中微生物群落結(jié)構(gòu)與功能研究［D］.太原:山西大學(xué)，2010.

［4］ 高年發(fā)，任雪.HPLC測(cè)定獨(dú)流老醋陳釀過(guò)程中有機(jī)酸變化［J］.中國(guó)釀造，2010(3):143-147.

［5］ 余寧華，陸震鳴，許偉，等.基于主成分分析的中國(guó)發(fā)酵食醋有機(jī)酸含量差異性分析［J］.食品與發(fā)酵工業(yè)，2010，36(10):144-148.

［6］ Durante C，Cocchi M，Grandi M，et al.Application of NPLS to gas chromatographic and sensory data of traditional balsamic vinegars of Modena［J］.Chemometrics and Intelligent Laboratory Systems，2006，83(1):54-65.

［7］ Plessi M，Bertelli D，Miglietta F.Extraction and identification by GC-MS of phenolic acids in traditional balsamic vinegar from Modena［J］.Journal of Food Composition and Analysis，2006，19(1):49-54.

［8］ Kang B S，Lee J E，Park H J.Electronic tongue-based discrimination of Korean rice wines(makgeolli)including prediction of sensory evaluation and instrumental measurements［J］.Food Chemistry，2014，151:317-323.

［9］ Modak A，Mondal S，Tudu B，et al.Fusion of electronic nose and tongue response using fuzzy based approach for black tea classification［J］.Procedia Technology ，2013，10:615-622.

［10］ Peris M，Escuder-Gilabert L.On-line monitoring of food fermentation processes using electronic noses and electronic tongues:a review［J］.Analytica Chimica Acta ，2013，804:29-36.

［11］ Lvova L，Legin A，Vlasov Y，et al.Multicomponent analysis of Korean green tea by means of disposable alL-solidstate potentiometric electronic tongue microsystem ［J］.Sensors and Actuators B:Chemical，2003，95(1):391-399.

［12］ 魯小利.基于電子舌的黃酒品質(zhì)檢測(cè)［D］.杭州:浙江大學(xué)，2007.

［13］ 張璟琳，黃明泉，孫寶國(guó)，等.電子舌技術(shù)在食醋口感評(píng)價(jià)中的應(yīng)用［J］.食品與發(fā)酵工業(yè)，2013，39(11):220-226.

［14］ 張浩玉，張柯，黃星奕.電子舌對(duì)不同品種醋的辨別研究［J］.中國(guó)調(diào)味品，2011(5):1-4.

［15］ 黃星奕，王慧.電子舌技術(shù)對(duì)香醋發(fā)酵過(guò)程的監(jiān)控研究［J］.中國(guó)釀造，2009(10):82-85.

［16］ 張麗娟.恒順香醋醋酸發(fā)酵過(guò)程中風(fēng)味物質(zhì)的變化分析［D］.無(wú)錫:江南大學(xué)，2008.

［17］ CHEN Q，DING J，CAI J，et al.Simultaneous measurement of total acid content and soluble salt-free solids content in Chinese vinegar using near-infrared spectroscopy［J］.Journal of Food Science，2012，77(2):C222-C227.