本文以不同品牌的醬油樣品為研究對象，優化了電子舌測定的基本方法，并探究了電子舌測定結果與感官評價的相關性。同時，結合多種模式識別方法，討論了電子舌對不同品牌醬油的區分能力。

檢測樣品：

采用市售生抽醬油作為實驗原料，均屬于高鹽稀態醬油，同型號醬油取樣兩個批次，不同批次間生產日期差異控制在 3 個月內。具體品牌見表 1。

實驗儀器：TS-5000Z 電子舌，日本 Insent 公司

檢驗指標：電子舌測定結果與感官評價的相關性

實驗結果：

通過研究確定了電子舌測定醬油滋味的適宜條件為：30 倍稀釋倍數，選擇酸、苦、鮮、咸、甜、飽滿感 6 個滋味指標。測定了不同醬油樣本呈味組分的含量，結合電子舌數據進行相關性分析，發現各傳感器與相應滋味組分均具有顯著的相關性。結合不同模式識別方法，發現電子舌能對不同品牌的醬油進行區分，PCA、DFA 的前兩個主成分貢獻率分別達 83.8%、98.1%，判別函數正判率達到 99.3%，神經網絡分析的預判能力Z強，判別率達 。

結論：

本文研究了電子舌在醬油中的區分識別。首先優化了電子舌測試醬油的方法，研究表明，在稀釋倍數為 30 倍時，電子舌對醬油整體滋味的檢測能達到較全面的效果，能夠更完善地體現其呈味特征；選擇苦味、酸味、鮮味、咸味、甜味、飽滿感作為電子舌測試的 6 個指標，能夠綜合地反應不同醬油的滋味特點，利于表征及識別。通過對不同醬油樣本的呈味組分與電子舌測定結果的相關性分析，發現電子舌采集數據與相應的呈味組分之間具有顯著的相關性，證實了各傳感器與特定滋味組分的響應關系。電子舌能對不同品牌的醬油進行區分，采用 PCA、DFA 均取得了良好的分類效果，前兩個主成分累計貢獻率分別達 83.8%、98.1%，而 BPNN 對樣品的預測能力更高，不同品牌醬油的訓練集、測試集和保持集的正確率均能達到 100.0%。