水質(zhì)在水產(chǎn)養殖中起著(zhù)至關(guān)重要的作用，是水產(chǎn)養殖能夠成功的關(guān)鍵因素。電子舌作為一種多傳感器監測液體樣品的味覺(jué)特征的新型儀器，可通過(guò)多元統計分析方法進(jìn)行信號的模式識別，實(shí)現模擬人類(lèi)味覺(jué)分析監測液體樣品。
本文通過(guò)多參數檢測儀器電子舌，并基于主成分分析法，研究電子舌對養殖水質(zhì)的綜合評價(jià)，為養殖水質(zhì)監測提供理論依據，從而實(shí)現一種能夠快速定性對養殖水質(zhì)進(jìn)行分析監測的方法。
電子舌工作原理簡(jiǎn)介
電子舌系統模擬人類(lèi)味覺(jué)系統研制，主要由味覺(jué)傳感器陣列、系統采集系統和模式識別系統組成。其中味覺(jué)傳感器陣列將檢測到的味覺(jué)成分轉化為電信號量。
本文選用的電子舌為 AlphaMOS Astree 電子舌，其外觀(guān)如圖 1 所示。其可實(shí)現對 5 種基本味覺(jué)（酸、甜、苦、辣、咸）的檢測，傳感器電機接觸到的樣品溶液膜電壓和參考電極電壓的差值即為傳感器響應信號。
主成分分析法簡(jiǎn)介
在多元統計分析中，主成分分析（Principal Components Analysis，PCA）是一種分析、簡(jiǎn)化數據集的技術(shù)。主成分分析經(jīng)常用于減少數據集的維數，同時(shí)保持數據集中的對方差貢獻最大的特征。這是通過(guò)保留低階主成分，忽略高階主成分而實(shí)現的。這樣低階成分往往能夠保留住數據的最重要方面，但是，這也要視具體應用而定。由于主成分分析依賴(lài)所給數據，所以數據的準確性對分析結果影響很大。
其方法主要是通過(guò)對協(xié)方差矩陣進(jìn)行特征分解，以得出數據的主成分（即特征向量）與它們的權值（即特征值）。PCA 是最簡(jiǎn)單的以特征量分析多元統計分布的方法。PCA 提供了一種降低數據維度的有效辦法；如果分析者在原數據中除掉最小的特征值所對應的成分，那么所得的低維度數據必定是最優(yōu)化的（也即，這樣降低維度必定是失去訊息最少的方法）。
電子舌檢測養殖水實(shí)驗案例分析
在電子舌檢測中，每次檢測取 4 份 50 mL 水樣進(jìn)行檢測，并檢測 2 min，單次檢測完后使用去離子水對傳感器清洗 30 s。
為檢驗不同養殖條件（密度、溫度、增氧條件及酸堿度）下養殖用水質(zhì)的評價(jià)，本文使用 PCA 方法對同一養殖條件下不同水平的養殖用水的分析。
不同養殖溫度條件
將不同養殖溫度條件的養殖水樣品，使用電子舌進(jìn)行檢測并進(jìn)行主成分分析，由圖 2 可得，主成分分析前 3 個(gè)主要成分貢獻率為 98.7%，其中 PC1 和 PC2的表達占據大部分信息。從區分效果來(lái)看，3 種養殖溫度可被明顯分析出，且同一養殖溫度的樣品呈現明顯的聚集特性。
不同養殖密度條件
將不同養殖密度條件的養殖水樣品，使用電子舌進(jìn)行檢測并進(jìn)行主成分分析，主成分分析前 3 個(gè)主要成分貢獻率為 97.3%，其中 PC1 和 PC2 的表達占據大部分信息。從區分效果來(lái)看，3 種養殖密度可被明顯分析出，且同一養殖密度的樣品呈現明顯的聚集特性。
不同增氧條件
將不同增氧條件的養殖水樣品，使用電子舌進(jìn)行檢測并進(jìn)行主成分分析，主成分分析前 3 個(gè)主要成分貢獻率為 98.2%，其中 PC1 和 PC2 的表達占據 90%信息。從區分效果來(lái)看，3 種增氧可被明顯分析出，且同一增氧條件的樣品呈現明顯的聚集特性。
將不同酸堿條件的養殖水樣品，使用電子舌進(jìn)行檢測并進(jìn)行主成分分析，主成分分析前 3 個(gè)主要成分貢獻率為 98.7%，其中 PC1 和 PC2 的表達占據 95%信息。從區分效果來(lái)看，不同酸堿條件下的樣品可被明顯分析出，且同一酸堿度條件的樣品呈現明顯的聚集特性。
結語(yǔ)
本文使用 AlphaMOS Astree 電子舌對不同養殖條件下的養殖水進(jìn)行檢測，考察了傳感器陣列對養殖水的不同養殖條件的區別能力，結果表明，同一養殖條件下的不同水平可被明顯區分，且同一水平的樣品呈現出明顯的聚類(lèi)特性。本文提出的方法可實(shí)現對養殖用水快速有效的檢測，避免使用對養殖用水多種儀器進(jìn)行檢測。來(lái)源：感官科學(xué)與評定 轉載請注明來(lái)源。
參考文獻：劉大可,胡畔.基于主成分分析法的養殖水的電子舌快速分析檢測[J].江蘇科技信息,2017(05):48-49.
提醒：文章僅供參考，如有不當，歡迎留言指正和交流。且讀者不應該在缺乏具體的專(zhuān)業(yè)建議的情況下，擅自根據文章內容采取行動(dòng)，因此導致的損失，運營(yíng)方不負責。如文章涉及侵權或不愿我平臺發(fā)布，請聯(lián)系處理。
本文通過(guò)多參數檢測儀器電子舌，并基于主成分分析法，研究電子舌對養殖水質(zhì)的綜合評價(jià)，為養殖水質(zhì)監測提供理論依據，從而實(shí)現一種能夠快速定性對養殖水質(zhì)進(jìn)行分析監測的方法。
電子舌工作原理簡(jiǎn)介
電子舌系統模擬人類(lèi)味覺(jué)系統研制，主要由味覺(jué)傳感器陣列、系統采集系統和模式識別系統組成。其中味覺(jué)傳感器陣列將檢測到的味覺(jué)成分轉化為電信號量。
本文選用的電子舌為 AlphaMOS Astree 電子舌，其外觀(guān)如圖 1 所示。其可實(shí)現對 5 種基本味覺(jué)（酸、甜、苦、辣、咸）的檢測，傳感器電機接觸到的樣品溶液膜電壓和參考電極電壓的差值即為傳感器響應信號。
主成分分析法簡(jiǎn)介
在多元統計分析中，主成分分析（Principal Components Analysis，PCA）是一種分析、簡(jiǎn)化數據集的技術(shù)。主成分分析經(jīng)常用于減少數據集的維數，同時(shí)保持數據集中的對方差貢獻最大的特征。這是通過(guò)保留低階主成分，忽略高階主成分而實(shí)現的。這樣低階成分往往能夠保留住數據的最重要方面，但是，這也要視具體應用而定。由于主成分分析依賴(lài)所給數據，所以數據的準確性對分析結果影響很大。
其方法主要是通過(guò)對協(xié)方差矩陣進(jìn)行特征分解，以得出數據的主成分（即特征向量）與它們的權值（即特征值）。PCA 是最簡(jiǎn)單的以特征量分析多元統計分布的方法。PCA 提供了一種降低數據維度的有效辦法；如果分析者在原數據中除掉最小的特征值所對應的成分，那么所得的低維度數據必定是最優(yōu)化的（也即，這樣降低維度必定是失去訊息最少的方法）。
電子舌檢測養殖水實(shí)驗案例分析
在電子舌檢測中，每次檢測取 4 份 50 mL 水樣進(jìn)行檢測，并檢測 2 min，單次檢測完后使用去離子水對傳感器清洗 30 s。
為檢驗不同養殖條件（密度、溫度、增氧條件及酸堿度）下養殖用水質(zhì)的評價(jià)，本文使用 PCA 方法對同一養殖條件下不同水平的養殖用水的分析。
不同養殖溫度條件
將不同養殖溫度條件的養殖水樣品，使用電子舌進(jìn)行檢測并進(jìn)行主成分分析，由圖 2 可得，主成分分析前 3 個(gè)主要成分貢獻率為 98.7%，其中 PC1 和 PC2的表達占據大部分信息。從區分效果來(lái)看，3 種養殖溫度可被明顯分析出，且同一養殖溫度的樣品呈現明顯的聚集特性。
將不同養殖密度條件的養殖水樣品，使用電子舌進(jìn)行檢測并進(jìn)行主成分分析，主成分分析前 3 個(gè)主要成分貢獻率為 97.3%，其中 PC1 和 PC2 的表達占據大部分信息。從區分效果來(lái)看，3 種養殖密度可被明顯分析出，且同一養殖密度的樣品呈現明顯的聚集特性。
不同增氧條件
將不同增氧條件的養殖水樣品，使用電子舌進(jìn)行檢測并進(jìn)行主成分分析，主成分分析前 3 個(gè)主要成分貢獻率為 98.2%，其中 PC1 和 PC2 的表達占據 90%信息。從區分效果來(lái)看，3 種增氧可被明顯分析出，且同一增氧條件的樣品呈現明顯的聚集特性。
將不同酸堿條件的養殖水樣品，使用電子舌進(jìn)行檢測并進(jìn)行主成分分析，主成分分析前 3 個(gè)主要成分貢獻率為 98.7%，其中 PC1 和 PC2 的表達占據 95%信息。從區分效果來(lái)看，不同酸堿條件下的樣品可被明顯分析出，且同一酸堿度條件的樣品呈現明顯的聚集特性。
結語(yǔ)
本文使用 AlphaMOS Astree 電子舌對不同養殖條件下的養殖水進(jìn)行檢測，考察了傳感器陣列對養殖水的不同養殖條件的區別能力，結果表明，同一養殖條件下的不同水平可被明顯區分，且同一水平的樣品呈現出明顯的聚類(lèi)特性。本文提出的方法可實(shí)現對養殖用水快速有效的檢測，避免使用對養殖用水多種儀器進(jìn)行檢測。來(lái)源：感官科學(xué)與評定 轉載請注明來(lái)源。
參考文獻：劉大可,胡畔.基于主成分分析法的養殖水的電子舌快速分析檢測[J].江蘇科技信息,2017(05):48-49.
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