基于電子鼻快速檢測生鮮豬肉的異味

李思懿，粘穎群，譚建莊，卞寶國，杜 宏，任向蕾，李春保,

（1.南京農業大學食品科技學院 國家肉品質量控制與新資源創制全國重點實驗室，江蘇南京 210095；2.淮安拾分味道食品有限公司，江蘇淮安 211700）

我國作為豬肉生產與消費大國，豬肉產量與銷量均位居全球首位。然而在實際生產中，相關質檢部門經常收到關于屠宰加工的豬肉有異味的投訴舉報，進而給消費者和生產企業造成了嚴重不良影響。為避免異味豬肉輕易進入市場，高效嚴格的檢測與篩選顯得十分重要。因此，如何大批量快速檢測生鮮豬肉的異味已成為亟待解決的關鍵問題。

豬肉異味通常有性氣味、飼料氣味、藥品味、病理性氣味和其他特殊氣味[1]。目前檢測生豬肉異味的方法主要是現場檢疫人員的感官檢測，通過結合豬胴體的生理、病理變化，從而作出初步判斷[2]。但感官評定具有主觀性，需要對于評定人員進行嚴格的挑選和訓練[3-4]。而且在一定條件下測定結果會受到評定人員的感官閾值影響，另外還會受到檢測員年齡、性別等因素的影響。除了現場的感官檢驗，在實際生產實踐中也會用到實驗室檢驗[2]，但其檢驗時間長、操作復雜，也需要借助一定的感官分析。因此，研究人員開始探索其他的快速檢測方法。Verplanken等[5]研究了一種通過便攜式氣相色譜-質譜儀用頂空固相微萃取技術來快速檢測公豬肉異味的方法；Borggaard 等[6]提出了基于激光二極管熱解吸離子源串聯質譜（LDTD-MS/MS）的新設備來快速檢測豬肉異味；此外，一些光譜技術比如拉曼光譜技術[7-8]也被提出可用作豬肉異味的快速區分。但由于這些方法中儀器的檢測成本較高，國內工廠目前實際的操作水平有限等問題[9]，可能需要考慮其他便攜性更好、成本更低和可靠性更高的分析技術。

電子鼻是一種快速且靈敏的氣體分析儀器，它包含一系列具有部分特異性的電子化學傳感器和適當的模式識別系統，能夠識別簡單或復雜的氣味[10]。電子鼻憑借其對揮發性化合物的快速穩定檢測分析能力，在食品領域中應用非常廣泛[11]。在肉制品中，電子鼻在風味辨別[12]、新鮮度和腐敗度評估[13]、質量分級[14]等方面均有較好的研究成果。頂空氣相色譜-離子遷移色譜（HS-GC-IMS）[15]是一種擁有快速響應能力的氣相分離與檢測技術，由于集束毛細管柱的出現，使其分析速度大幅提高，很好地彌補了氣相色譜-質譜聯用法（GC-MS）低效的缺陷，同時解決了低含量揮發性化合物難以準確檢測的問題。現已廣泛應用于食品分類、食品新鮮度的鑒別，以及食品中主要香氣和異味化合物的鑒定[16]。然而，現有的關于異味肉的研究仍有一定不足：一方面只集中在加工肉制品上，對生鮮肉的研究較少；另一方面，現階段生豬肉異味的檢測主要還是以感官評價為主，沒有明確的異味檢測指標。客觀的檢測方法雖然有些是基于儀器設備的，但并未對異味建立系統分析，使得對于異味肉的客觀檢測仍停留于實驗室階段，難以應用于實際生產。

針對以上問題，本實驗以兩種部位的正常和異味生豬肉為研究對象，使用電子鼻直觀地分析樣品的風味特征，并進行分類鑒定；再使用HS-GC-IMS 數據分析正常豬肉與異味豬肉揮發性風味物質的差異，輔助驗證評估電子鼻技術的可行性，達到通過電子鼻快速鑒定異味生豬肉的目的，為快速鑒定異味生豬肉提供參考。

1 材料與方法

1.1 材料與儀器

杜長雜交豬 300 頭，45 kg 左右，115 日齡左右，江蘇省淮安市拾分味道食品有限公司提供，將當天宰殺的生豬胴體冷卻后，分成正常組和病理異味組（根據受過專業培訓的飼養員評估），分割取得其梅花肉和后腿肉，切分成10 g 的肉塊后真空包裝，儲存于-20 ℃備用；GC-IMS 標品 山東海能科學儀器有限公司。

冰箱 德國西門子公司；AUY120 電子分析天平 日本島津公司；PF10446 純水機 美國THERMO公司；BMFSJ01 小型全自動料理機 金華市貝蜜電子商務有限公司；PEN3 型便攜式電子鼻 德國埃爾森斯檢測公司；FlavourSpec?頂空氣相離子遷移譜聯用儀 德國G.A.S.公司。

1.2 實驗方法

1.2.1 樣品制備 將豬肉樣本從-20 ℃冷庫取出放至4 ℃低溫冷藏室進行解凍，低溫解凍3 h，此時樣品已基本解凍。用手術刀將肉樣表面少量未剔除的筋膜和肉皮剔去，放入小型絞肉機進行攪碎，得到碎肉樣品。

1.2.2 電子鼻測定 參考任向蕾等[17]的方法，并稍作改動。每份樣品中稱取5 g（±0.1 g）碎肉，移入20 mL 頂空瓶中并立即密封，25 ℃條件下水浴30 min，室溫條件下（25 ℃）放置30 min，至瓶內氣體平衡，將注射器針頭插入待測頂空瓶吸取氣體，氣體通過濾膜進入電子鼻檢測系統，再取另一針頭插入同一頂空瓶，以保持瓶內氣壓平衡。參數設置為：樣品間隔時間1 s，清洗時間60 s，歸零時間10 s，樣品準備時間5 s，檢測時間120 s，載氣流速200 mL/min，進樣量200 mL/min。PEN3 型電子鼻傳感器性能如表1 所示。

表1 PEN3 型電子鼻傳感器性能說明Table 1 Performance description of PEN3 portable electronic nose sensors

1.2.3 HS-GC-IMS 測定 參考Zhou 等[18]的方法，并稍作改動。每份樣品中稱取5 g（±0.1 g）碎肉，移入20 mL 頂空瓶中并立即密封。采用自動頂空進樣，FlavorSpec?GC-IMS 儀的參數設定為：進樣體積500 μL，孵育時間30 min，孵化溫度40 ℃，進樣針溫度60 ℃，孵化轉速500 r/min。色譜柱：FS-SE-54（5%-苯基）（1%-乙烯基）-甲基聚硅氧烷寬孔毛細管柱（15 m×0.53 mm，膜厚1 μm。Chromatographie GmbH，Langerwehe，Germany）。分析時間30 min，色譜柱溫度60 ℃，載氣N2（純度≥99.999%）。載氣流速：初始流速2 mL/min，8 min 時流速為10 mL/min，10 min 時流速為50 mL/min，線性流速升至150 mL/min 時保持運行時間10 min。IMS 條件：采用流速150 mL/min 的N2（純度99.999%）作為IMS 的漂移氣體，漂移管溫度設置為45 ℃。GC-IMS 樣品上樣后，經過孵育進行頂空進樣。樣品隨著載氣進入儀器，首先經過氣相色譜進行初次分離，隨后進入離子遷移管，待測分子在電離區電離后，在電場和逆向漂移的作用下遷移，實現二次分離，得到樣品的可揮發性物質的信息。

1.3 數據處理

1.3.1 電子鼻特征值提取 從電子鼻采集到的傳感器數據得知，可以采集單個樣本120 s 時間內10 個傳感器的響應變化值，即單個樣本可以獲得120×10的信號矩陣，提取電子鼻傳感器響應的第100～103 s作為特征值用于主成分分析（PCA）和線性判別分析（LDA）。參照陳少霞[19]的方法，將第100～103 s 的平均值作為特征值用于隨機森林（RF）模型分析。

1.3.2 主成分分析和線性判別分析 PCA 是一種基于最大方差和最小相關性的無監督的分類方法，對數據庫中最重要的信息進行主成分提取。一般是進行數據縮減，將特征向量方向縮減為低維（二維或三維）并投影到可視化空間，以實現立方體的降維分類[20]。LDA 也是電子鼻中比較常用的分類方法，其分類原則是利用原始變量的線性組合，使類間方差和類內方差之間的比值最大化，以達到類別識別的目的[21]。因此，在電子鼻中，利用PCA 和LDA 從檢測到的傳感器信號中提取特征值進行訓練和轉換后，可分別得到相應的可視化分類圖。

1.3.3 隨機森林 本實驗選取200 個樣品（100 個正常豬肉樣品，100 個異味豬肉樣品）用于隨機森林模型的訓練集，100 個樣品（50 個正常豬肉樣品，50 個異味豬肉樣品）作為測試集，來驗證隨機森林模型的準確性。

隨機森林（RF）算法是一種集成學習的方法，它首先使用一組決策樹，然后結合預測得到更準確的分類結果[22]。因此RF 具有較低的復雜性和快速計算等優點[23]。本研究使用 MATLAB 仿真軟件中的TreeBagger 函數，對提取的特征數據進行分析和建模。TreeBagger 函數用Bootstrap 重采樣產生決策樹。Bootstrap-aggregated（bagged）的結果能夠減小過擬合效應并且改善泛化能力[24]。

本研究使用的TreeBagger 語句為 Net=Tree-Bagger（nTrees,X,Y,Method,leaf）：

式中，nTrees 是決策樹數；X 是訓練樣本中的屬性；Y 是訓練樣本中的標簽；Method='classification'，leaf 是最小葉子數。

通常通過觀測OOB（out-of-bag）誤差值如何隨著決策樹數目的變化來獲得決策樹的最佳數量。一般來說，使用更多的決策樹代表OOB 效果越好[22]。本研究中，設立n=50 時，對于整個預測模型來說足以獲得穩定的OOB 分類誤差。因此，本實驗中采用50 棵決策樹，最小葉子數為1，來建立模型。

最后得到分類預測模型，MATLAB 的分類預測語句為：

式中，X_test 為測試樣本的屬性；label 是預測的標簽。

1.3.4 統計分析 所有指標每組至少進行 20 個生物學重復。電子鼻數據使用PEN3 型自帶軟件Winmuster 進行PCA、LDA 和Loading 圖分析；分類模型RF 采用Matlab 軟件（2021a）分析；采用OriginPro 2021 軟件進行電子鼻和GC-IMS 相關性的繪制；HS-GC-IMS 采用設備自帶的LAV 分析軟件及Reporter 插件，以及包含NIST 庫和GC-IMS 數據庫的Library Search 定性軟件進行樣品分析；使用IBM SPSS Statistics 22.0 軟件進行數據方差分析，使用Duncan’s 多重比較進行均值的顯著性差異分析，實驗結果采用平均值±標準偏差的形式來表示，P<0.05 表示差異顯著。

2 結果與分析

2.1 電子鼻結果分析

2.1.1 電子鼻對不同部位正常豬肉和異味豬肉的響應變化 圖1 為電子鼻的10 個傳感器對不同部位的正常豬肉和異味豬肉的信號圖。由于正常生肉的風味較為清淡，揮發物濃度不高，所以傳感器的響應值不太大。從圖中可以看出，正常豬肉和異味豬肉的響應信號存在一定差異。其中傳感器W1S、W1W、W2W 對異味組豬肉的響應值高于正常組（P<0.05），而W1C、W3C、W5C 傳感器對正常組豬肉的響應值更高（P<0.05）。其中W1S、W1W、W2W 分別對含硫化合物、芳香物質和烴敏感，W1C、W3C、W5C 對芳香族化合物敏感，初步推測它們可能是引起異味豬肉與正常豬肉之間風味差異的物質。

圖1 電子鼻對不同部位正常豬肉和異味豬肉的傳感器響應信號Fig.1 Sensor response signal of electronic nose for normal and off-flavoured pork in different cuts

2.1.2 不同部位正常豬肉與異味豬肉的主成分分析（PCA）和線性判別分析（LDA）不同部位的正常豬肉與異味豬肉的電子鼻傳感器PCA 和LDA 分析結果如圖2 所示，第一主成分和第二主成分貢獻率分別為96.39%、1.62%和79.81%、9.57%，貢獻率之和分別為98.01%和89.38%，說明主成分分析能夠解釋樣品的整體風味信息。從圖中來看，正常肉和異味肉數據點區分明顯，由此說明電子鼻在一定程度上可以將梅花肉和后腿肉的兩種部位中正常肉和異味肉區分，且從置信橢圓間的距離來看，后腿肉比梅花肉的區分效果更好。

圖2 不同部位正常豬肉和異味豬肉的PCA 和LDA 分析Fig.2 PCA and LDA analysis of normal and off-flavoured pork from different cuts

為了進一步確定各個傳感器的貢獻率，如圖3（a）所示，可知W1S、W5C、W3C、W1C、W2W 所占權重較大，說明這五個傳感器在區分正常肉和異味肉間起重要作用。將傳感器響應值進行雷達圖分析，如圖3（b）所示，在梅花肉和后腿肉中，W1S、W5C、W3C、W1C、W2W 均在區分正常肉和異味肉差異中起到了重要作用。

圖3 不同部位正常豬肉和異味豬肉的Loading 圖與傳感器雷達圖Fig.3 Loading diagram and sensor radar diagram of normal and off-flavoured pork in different cuts

2.1.3 隨機森林（RF）模型區分正常豬肉與異味豬肉 使用隨機森林進行分類，結果如圖4 所示，梅花肉訓練集總準確率為100%，測試集總準確率為81%，后腿肉訓練集總準確率為100%，測試集總準確率為91%。

圖4 不同部位正常肉與異味肉兩種預測模型混淆矩陣Fig.4 Confusion matrix of two prediction models for normal and off-flavorued pork in different cuts

從圖4 的混淆矩陣中可以看出，后腿肉測試集的隨機森林預測模型中，僅有3 個正常豬肉樣品被錯誤的劃分到異味豬肉當中；梅花肉測試集的隨機森林預測模型中，有7 個正常豬肉樣品被錯誤的劃分到異味豬肉當中。因此，后腿肉比梅花肉更適合用于兩種異味肉的鑒定模型。

總的來說，無論是哪種分類方法，后腿肉的分類準確率都要明顯高于梅花肉組。由此可以看出，基于電子鼻技術對于鑒定生豬肉異味是可行的，同時為識別異味生豬肉提供了可參考的方法。

2.2 HS-GC-IMS 結果分析

2.2.1 揮發性成分物質HS-GC-IMS 二維譜圖分析 使用HS-GC-IMS 中配套分析軟件LAV 中的Reporter 插件分別對梅花肉、后腿肉中正常肉和異味肉的二維譜圖進行對比分析（圖5）。選取正常組的譜圖作為參比，異味組譜圖減扣參比后，減扣后的背景為白色；若物質濃度高于參比，則為紅色；若物質濃度低于參比，則為藍色，顏色深淺反映了其含量的高低程度。將譜圖進行歸一化處理后，橫坐標表示離子遷移時間（ms），1.0 處豎線為RIP 峰（Reaction Ion Peak，反應離子峰）[25]；縱坐標表示氣相色譜保留時間（s）；二維譜圖中每個點位均代表一種揮發性有機物，而化合物的性質與含量決定了點的數量（單體、二聚體）。從圖5 可以看出，樣品中的揮發性有機物均在1000 s 內完成了氣相分離，正常組和異味組揮發性物質的含量存在一定差異，異味組大多數揮發性物質含量高于正常組，少部分低于正常組。為了明確兩組樣品中的差異性物質，接下來選取所有峰來進行定性分析。

圖5 不同部位正常豬肉與異味豬肉HS-GC-IMS 二維差異對比譜圖Fig.5 HS-GC-IMS two-dimensional difference spectrum of normal pork and off-flavoured pork in different cuts

2.2.2 揮發性成分物質定性分析 根據揮發性物質的保留時間和遷移時間，通過NIST 庫和GC-IMS 數據庫對其進行二維定性。所得結果如表2 所示。豬肉樣品中共鑒定出揮發性風味物質50 種，主要為酮類11 種，醛類10 種，酯類8 種，酸類5 種，醇類6種，其他類物質9 種（包括含硫含氮物）以及未定性物質1 種，包括單體和部分物質的二聚體。

表2 HS-GC-IMS 分析樣品揮發性化合物結果Table 2 HS-GC-IMS analysis of sample volatile compounds results

從表中可清晰看到正常豬肉與異味豬肉差距較為明顯，具體體現在揮發性化合物累積含量上有明顯的不同。在揮發性物質中，醛、酮類物質所占比例較大。比較不同部位正常豬肉與異味豬肉的揮發性化合物相對含量可以發現，主要差異體現在醛類、酮類、酯類和醇類中。

醛類物質因其揮發性強，而成為了豬肉中重要的風味來源，也是形成肉類特征風味的主要因素[26]。不同部位正常豬肉與異味豬肉之間，醛類物質相對含量有明顯差異。在異味后腿肉中，異丁醛、2-甲基丙烯醛相對含量顯著高于正常組（P<0.05），推測可能是因為這兩種醛的碳原子數都是4，而C4醛會產生強烈的刺激性氣味[27]。酮類物質也對肉與肉制品風味的形成有著重要影響[28]，通常由不飽和脂肪酸熱氧化或降解以及氨基酸降解產生[29]。比較正常豬肉與異味豬肉中酮類物質相對含量，可以發現不論是梅花肉還是后腿肉，酮類物質都有明顯差異，異味組的酮類物質總體相對含量都大于正常組樣品（P<0.05）。有研究認為，豬肉風味間的差異可能主要來自酮類的定性定量差異[30]。因此推測酮類可能是正常豬肉與異味豬肉風味差異的重要影響因素之一。其中，2-丁酮、2-己酮作為飽和酮通常具有水果味、奶酪味和脂肪味[31]，2-丁酮和2-己酮在后腿肉正常組中相對含量分別顯著高于異味組（P<0.05）和低于異味組（P<0.05），由此推測二者可能是影響風味的重要化合物。

酯類化合物主要來自酸和醇的酯化反應[32]，其中后腿肉異味組中異戊酸乙酯相對含量比正常組多（P<0.05），梅花肉正常組中乙酸甲酯相對含量顯著高于異味組（P<0.05），推測可能因為異戊酸乙酯作為長鏈酯，主要提供肉的脂肪氣味[33]，是肉香的主要來源；乙酸甲酯作為短鏈酯通常具有果香味[34]，這種氣味的差異可能是形成異味的原因。醇類物質主要由不飽和脂肪酸氧化得到[35]，大多數物質都屬于豬肉正常風味物質。直鏈的一級醇隨著碳鏈的增長，風味強度會逐漸增加[36]。酸類物質主要來自于脂肪的水解，但可能因為其含量比較低，所以對于風味的貢獻不如醛和酮[37]。梅花肉異味組中，2-戊基呋喃相對含量更高（P<0.05），2-戊基呋喃被認為具有強烈的肉味和植物芳香味[38]，因為閾值低，所以對豬肉風味有重大貢獻，可能是引起正常組和異味組風味差異的物質。另有研究報道，四氫噻吩[39]等含硫化物[40]、乙酸、丁酸[41]等酸類屬于異味物質，本實驗中異味豬肉中它們的相對含量也較高，使得揮發性物質豐度高，同時這與上述電子鼻傳感器對于含硫化合物等物質更敏感的結果趨于一致。

2.3 揮發性成分物質PLS-DA 分析

PLS-DA 是一種具有監督模式識別的多元統計分析方法[42]，通過PLS-DA，可以用于構建正常組和異味組揮發性物質之間的相關模型[43]。以所有樣品中的全部風味物質為自變量，對其進行PLS-DA 分析，結果如圖6（a）所示，PLS-DA 得分圖表明各組樣品之間的揮發性成分存在顯著差異。同時使用交叉驗證和置換檢驗來評價模型的性能指標[44]，由圖6（b）可知，數據經過PLS-DA 分析，R2X=0.685，R2Y=0.92，Q2=0.868，R2X，R2Y 分別表示模型所能解釋X 和Y 矩陣信息的百分比，Q2>0.5，表示這個模型可靠[45]。監督模型通過200 次排列測試進一步驗證，R2=0.186，Q2=-0.437，說明該模型的穩定性較好，沒有出現過擬合現象。

圖6 不同部位正常豬肉與異味豬肉 PLS-DA 分析圖Fig.6 PLS-DA analysis of normal and off-flavoured pork from different cuts

揮發性化合物對已構建的分析模型的貢獻大小可以由圖6（c）的PLS 載荷圖反映，揮發性化合物離中心原點和主要化合物越近，說明它對已構建的模型貢獻最大。從圖6（c）可以看出，2-丁酮等化合物在載荷圖上的位置與后腿肉正常組在得分圖中的位置相近，表明它是后腿肉正常組中的主要揮發性化合物，因此初步篩選出正常豬梅花肉的特征性揮發化合物為乙酸甲酯、順-3-壬烯-1-醇、6-甲基-3,5-庚二烯-2-酮；異味豬梅花肉的特征性揮發物為 2-正戊基呋喃；正常豬后腿肉的特征性揮發物為 2-丁酮；異味豬后腿肉的特征性揮發物為正丙醇、異戊酸乙酯、2-己酮、（Z）-6-壬烯醛。

投影中的變量重要性VIP 用于解釋因變量權重，當值超過1.0 時，通常認為在PLS-DA 判別過程中具有重要作用[46]。再根據各個化學組分的色譜峰強度建立變量重要性投影值，描述變量的貢獻程度，結果如圖6（d）所示，VIP 評分>1.0 的揮發性化合物共24 種，除去其中的樣品“none（即表1 中未定性化合物）”，共鑒定出23 種VIP 評分>1.0 的揮發性化合物。綜上，乙酸甲酯、2-丁酮、2-己酮、正丙醇、異戊酸乙酯、2-正戊基呋喃是區分正常組和異味組的揮發性標志物。

2.4 電子鼻和HS-GC-IMS 結果之間的相關性

Da 等[47]通過電子鼻區分不同產地紅燒肉的瘦肉和脂肪部分，發現電子鼻信號與檢測到的揮發性化合物的相對含量顯著相關，進而證實了電子鼻在鑒別不同風味紅燒肉方面的能力。本研究使用Origin 來繪制揮發性化合物與電子鼻關鍵傳感器的相關性熱圖（圖7）。從圖中可知，電子鼻的W1S、W5C、W3C、W1C 和W2W 傳感器對正常組和異味組的揮發性標志物得到了有效識別。其中，正丙醇、2-己酮，異戊酸乙酯、（Z）-6-壬烯醛與W1C、W3C、W5C 傳感器都呈極顯著正相關（P<0.01），和W1S 呈極顯著負相關（P<0.01），2-正戊基呋喃和W1C、W3C 呈顯著負相關（P<0.05），和W5C 和W1S 呈極顯著負相關和正相關（P<0.01）。2-丁酮和W2W 與呈正相關（P<0.05），乙酸甲酯與W1S 呈正相關（P<0.05）。除揮發性標志物外，在其他的醛類、酮類、酯類和醇類物質中，也有明顯的相關性。此外，四氫噻吩等含硫化合物和W2W 傳感器也具有正相關性（P<0.05）。與上述表1 電子鼻的性能結果完全吻合。Wen 等[48]通過電子鼻和GC-IMS 數據的相關性分析得出了牛肉干風味特征的信息，并認為二者結果的高度相關性有利于探索一種使用電子鼻進行實際樣品分析的方法。本研究中電子鼻傳感器響應與揮發性關鍵物質水平之間的顯著相關性直接證明了電子鼻傳感器區分正常豬肉與異味豬肉的揮發性風味的可靠性，與Wen 等[48]的研究結果一致。

圖7 揮發性化合物與電子鼻傳感器的相關性熱圖Fig.7 Correlation heatmap of volatile compound levels and electronic nose sensor response

3 討論

目前快速鑒定異味豬肉的方法主要還是通過選擇和培訓專業人員進行感官分析。一旦完成培訓，評估員就可以在生產線上通過嗅聞判斷是否存在異味[9]。然而僅僅依靠感官檢測并不現實，而電子鼻成本低且效率高，被認為是一種適合作為現場生產線上實時檢測異味肉的有力工具[49]。此前有報道[50]研究了電子鼻在屠宰線上快速分類異味公豬的潛力。但該研究僅限于雄烯酮和糞臭素，而這兩種物質并不能代表全部的異味來源[51]。本實驗在電子鼻成功鑒定正常豬肉和異味豬肉的基礎上，同時篩選出異味豬肉的揮發性標志物，為建立完整的生豬肉異味評價標準體系提供了參考，對于在屠宰環節現場快速鑒別出異味豬肉提供了參考方法，對于生產企業和檢測部門來說具有重要的經濟價值和社會意義。然而，電子鼻雖然可以快速大批量進行異味肉無損檢測，但仍有不足之處：傳感器穩定性差且信息冗余；后期模式識別技術有待完善等。因此，后續研究中應加強對電子鼻的新型穩定傳感材料以及數據處理方法的深入研究。

4 結論

本研究采用電子鼻對不同部位的正常豬肉和異味豬肉進行鑒別分析，通過PCA 和LDA 的結合，可將正常豬肉和異味豬肉很好地區分，還篩選出了其中五個適合鑒別異味的關鍵傳感器。在此基礎上，采用隨機森林（RF）建立了正常豬肉和異味豬肉快速鑒定模型，發現利用電子鼻進行異味生豬肉判定，其準確率在80%～100%之間。基于HS-GC-IMS 技術，也驗證了電子鼻結果的可靠性，證實了電子鼻在鑒別正常豬肉與異味豬肉中的應用價值。