基于模糊數(shù)學(xué)感官評(píng)價(jià)、理化特性與電子舌的橄欖鮮食品質(zhì)分析

謝 倩，李易易，張?jiān)娖G，束燕萍，王 威，陳清西*

（福建農(nóng)林大學(xué)園藝學(xué)院，福建 福州 350002）

橄欖科橄欖屬植物橄欖（Canarium albumL.）是我國(guó)南方特有果樹之一，其栽培歷史悠久，為藥食同源植物[1-2]。我國(guó)是橄欖栽培面積最大、橄欖產(chǎn)量最高的國(guó)家，產(chǎn)區(qū)主要分布在福建、廣東、廣西、臺(tái)灣、云南等地[1]；其中福建省橄欖栽培面積與產(chǎn)量均居全國(guó)首位，占全國(guó)60%左右，其中又以福州市的橄欖栽培面積和產(chǎn)量最大[3]。據(jù)統(tǒng)計(jì)，2020年福建省橄欖種植面積8 448 hm2，年產(chǎn)量13.8萬 t；與2010年相比，福建省橄欖種植面積增加了0.1%，年產(chǎn)量提高了1.2 倍[4]?！案Ｖ蓍蠙臁庇?011年獲批全國(guó)農(nóng)產(chǎn)品地理標(biāo)志登記保護(hù)[5]，橄欖產(chǎn)業(yè)已成為福建省的鄉(xiāng)土特色產(chǎn)業(yè)。

果實(shí)的鮮食品質(zhì)決定了果品的商品價(jià)值，但多數(shù)橄欖品種口味苦澀、質(zhì)地粗硬，不適合鮮食[6]，因此亟需選育澀味較淡、回甘明顯且質(zhì)地細(xì)嫩的鮮食橄欖品種以滿足人們的消費(fèi)需求。園藝作物品質(zhì)評(píng)價(jià)常采樣感官評(píng)價(jià)與傳統(tǒng)的理化檢測(cè)相結(jié)合的方式，如核桃[7]、蘋果[8]等。理化檢測(cè)可以客觀分析果品鮮食品質(zhì)的特征，如質(zhì)地[9-10]、風(fēng)味[11-12]；但客觀的理化評(píng)價(jià)可能僅測(cè)定果實(shí)的一種或幾種特性，并不足以表征果品的可接受性[13]；感官評(píng)價(jià)則可估計(jì)消費(fèi)者對(duì)產(chǎn)品的整體可接受性[14]，因此客觀評(píng)價(jià)與感官評(píng)價(jià)相結(jié)合是全面評(píng)價(jià)果實(shí)品質(zhì)優(yōu)劣的有效方式。與普通化學(xué)分析不同，電子舌分析技術(shù)可將化學(xué)傳感器信號(hào)轉(zhuǎn)換成數(shù)據(jù)矩陣，得到樣品的整體信息[15]，該方法快速且易于操作，可作為理化分析的替代方案來評(píng)估食品品質(zhì)[16]，此外也常被用于解決分類和回歸問題[17]，如應(yīng)用于蘋果[18]、荔枝[19]等的品種和產(chǎn)地辨別。

本研究以同一栽培條件下不同地區(qū)引進(jìn)高接的10 個(gè)橄欖品種（系）果實(shí)為研究對(duì)象，測(cè)定果實(shí)品質(zhì)相關(guān)的理化指標(biāo)，并通過模糊數(shù)學(xué)感官綜合評(píng)價(jià)與電子舌技術(shù)分析果實(shí)品質(zhì)差異，探究橄欖果實(shí)品質(zhì)與理化指標(biāo)的關(guān)系，旨在建立不同品種橄欖品質(zhì)特征快速鑒定方法并為橄欖優(yōu)良品種選育提供參考。

1 材料與方法

1.1 材料與試劑

橄欖果實(shí)采于福建省福州市橄欖種質(zhì)資源圃（表1），均于2008年春季高接換種，砧木為‘惠圓’。于2020年11月2日果實(shí)成熟期選擇無畸形、無病蟲害的果實(shí)進(jìn)行實(shí)驗(yàn)。

表1 橄欖樣品信息Table 1 Information about Cauarium album L.tested in this study

蒽酮、乙酸乙酯、濃硫酸、福林酚、碳酸鈉、無水乙醇、蔗糖、沒食子酸、氫氧化鈉、鄰苯二甲酸氫鉀均為國(guó)產(chǎn)分析純。

1.2 儀器與設(shè)備

BS214D電子天平 北京賽多利斯儀器系統(tǒng)有限公司；LGJ-S24型冷凍干燥機(jī) 北京四環(huán)科學(xué)儀器廠有限公司；FW177中草藥粉碎機(jī) 天津市泰斯特儀器有限公司；DK-S24型電熱恒溫水浴鍋 上海精宏實(shí)驗(yàn)設(shè)備有限公司；AllegraTM 64 Centrifuge型高速冷凍離心機(jī)美國(guó)Beckman Coulter公司；Infinite M200 PRO多功能酶標(biāo)儀 瑞士Tecan公司；TA-XT plus質(zhì)構(gòu)儀 英國(guó)Stable Micro Systems公司；ISENSO Smartongue智能味覺分析系統(tǒng) 上海瑞玢科學(xué)儀器有限公司。

1.3 方法

1.3.1 橄欖預(yù)處理與橄欖鮮食感官評(píng)價(jià)-橄欖模糊數(shù)學(xué)綜合評(píng)價(jià)

取一部分橄欖果實(shí)以蒸餾水沖洗干凈并去核，真空干燥，干燥果肉用粉碎機(jī)研磨成粉末，過40 目篩，于－40 ℃低溫保存?zhèn)溆?。另一部分果?shí)洗凈后用于感官評(píng)價(jià)及質(zhì)構(gòu)指標(biāo)測(cè)定。

1.3.1.1 評(píng)價(jià)因素集確定

評(píng)價(jià)指標(biāo)參照NY/T 2667.16—2020《熱帶作物品種審定規(guī)范 第16部分：橄欖》[20]與許長(zhǎng)同[21]制定的橄欖鮮食品質(zhì)評(píng)價(jià)方法，略作修改。選擇質(zhì)地、回甘度、澀味度、化渣性、香氣5 個(gè)影響鮮食的品質(zhì)因素進(jìn)行橄欖鮮食品質(zhì)評(píng)價(jià)。

橄欖鮮食感官評(píng)價(jià)因素集U＝{u1，u2，u3，u4，u5}，u1～u5分別表示硬度、澀味度、化渣性、回甘度、香氣。評(píng)價(jià)集V＝{v1，v2，v3}，v1～v3分別代表好、較好、差。如表2所示，采用十分制將分值Vm區(qū)域的邊界清晰化，即取區(qū)域的中心值得到相對(duì)應(yīng)的分值Km＝{k1，k2，…，km}。

表2 橄欖鮮食感官評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)Table 2 Criteria for sensory evaluation of Cauarium album L.

1.3.1.2 評(píng)價(jià)因素權(quán)重系數(shù)確定與一致性檢驗(yàn)

采用主觀賦權(quán)法確定不同評(píng)價(jià)因素的權(quán)重系數(shù)，招募13 位橄欖相關(guān)研究人員采用德爾菲法對(duì)評(píng)價(jià)因素進(jìn)行有效權(quán)衡，運(yùn)用九級(jí)標(biāo)度法[22]建立判斷矩陣A，采用幾何平均法計(jì)算權(quán)重向量集W[23]，并進(jìn)行一致性比例（consistency ratio，CR）檢驗(yàn)[24]，判斷矩陣標(biāo)度定義與平均隨機(jī)一致性指標(biāo)參考文獻(xiàn)[22]。具體方程如式（1）～（7）所示。

式中：i、j為判斷矩陣因素；n為因素個(gè)數(shù)；λmax為判斷矩陣的最大特征根；aij為元素i與元素j重要性之比；aji表示元素j與元素i重要性之比；aij∈[0，1]；n＝5時(shí)，一致性指標(biāo)＝1.12，CR＜0.10認(rèn)為判斷矩陣具有可接受的一致性，否則需對(duì)判斷矩陣進(jìn)行調(diào)整和修改。

1.3.1.3 模糊數(shù)學(xué)綜合指標(biāo)評(píng)價(jià)模型

招募30 位園藝專業(yè)老師與研究生組成評(píng)定小組，評(píng)價(jià)人數(shù)記為Z，按照表2評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)對(duì)橄欖鮮食口感的各項(xiàng)指標(biāo)按照十分制進(jìn)行評(píng)分，評(píng)分結(jié)果根據(jù)評(píng)價(jià)集分值區(qū)域Vm記錄為每個(gè)評(píng)價(jià)因素次數(shù)xnm。單因子物元關(guān)聯(lián)模糊評(píng)價(jià)矩陣Rm×n如式（8）所示，t(x)具有模糊性，，運(yùn)用模糊數(shù)學(xué)評(píng)判方法[23,25]建立模糊綜合評(píng)價(jià)集Y（式（9））分析鮮食橄欖的感官評(píng)定結(jié)果，按式（10）計(jì)算模糊綜合評(píng)價(jià)得分G。

式中：R表示模糊物元；Tij表示t的向量集；t（x）表示與感官評(píng)價(jià)因素集U相應(yīng)的模糊量值。

1.3.2 橄欖果實(shí)硬度測(cè)定

采用穿刺法[26]使用TA-XT plus質(zhì)構(gòu)儀測(cè)定果實(shí)硬度，測(cè)試參數(shù)為：P/2探頭（直徑2 mm）、測(cè)前速率1 mm/s、貫入速率1 mm/s、測(cè)后速率10 mm/s、觸發(fā)力10.0 g、穿刺深度3.0 mm。每個(gè)品種（系）選取20 個(gè)果實(shí)進(jìn)行測(cè)定，結(jié)果取平均值，單位為g。計(jì)算所有品種（系）的硬度變異系數(shù)。

1.3.3 橄欖理化品質(zhì)測(cè)定

參照林玉芳等[27]的方法提取總酚，參照謝倩等[28]的方法使用福林-酚試劑法測(cè)定總酚質(zhì)量分?jǐn)?shù)，以沒食子酸標(biāo)準(zhǔn)品配制標(biāo)準(zhǔn)溶液，標(biāo)準(zhǔn)曲線方程為y＝（x－0.008 9）/2.424 7（R2＝0.999 8）；采用蒽酮比色法[29]測(cè)定可溶性糖質(zhì)量分?jǐn)?shù)，以蔗糖標(biāo)準(zhǔn)品配制標(biāo)準(zhǔn)溶液，標(biāo)準(zhǔn)曲線方程為y＝303.62x－0.834 1（R2＝0.999 3）；參照王學(xué)奎等[29]的方法測(cè)定可滴定酸質(zhì)量分?jǐn)?shù)。酚糖比為總酚質(zhì)量分?jǐn)?shù)與可溶性糖質(zhì)量分?jǐn)?shù)的比值，糖酸比為可溶性糖質(zhì)量分?jǐn)?shù)與可滴定酸質(zhì)量分?jǐn)?shù)的比值。以上實(shí)驗(yàn)均重復(fù)3 次。計(jì)算所有品種（系）橄欖理化指標(biāo)的變異系數(shù)。

1.3.4 多頻大幅脈沖電子舌分析

電子舌分析樣品制備：稱取5 g橄欖凍干樣品于燒杯中，按料液比1∶20（m/V）加入100 mL蒸餾水，常溫浸提30 min后抽濾，取濾液20 mL進(jìn)行分析，每個(gè)樣品重復(fù)3 次。

樣品測(cè)定：使用電子舌，采用多頻大幅脈沖伏安法進(jìn)行分析。開機(jī)后用0.01 mol/L KCl標(biāo)準(zhǔn)溶液對(duì)電子舌傳感器進(jìn)行活化，預(yù)熱30 min后，傳感器陣列由純凈水進(jìn)行電化學(xué)清洗，然后再對(duì)樣品進(jìn)行檢測(cè)。

電子舌測(cè)定參數(shù)設(shè)定：電子舌為復(fù)合電極，包括鉑電極、金電極、鎢電極、銀電極、鈦電極和鈀電極，脈沖弛豫信號(hào)幅值為－10～10 V，起始電位選擇1 V，終止電位選擇－1 V，電平步進(jìn)位－0.2 V，遞減脈沖幅度為0.2 V，采樣頻率為100 μs采1 個(gè)點(diǎn)，靈敏度選擇10－4，每次測(cè)量前后，對(duì)傳感器都要采用清水進(jìn)行電化學(xué)清洗。3 個(gè)脈沖頻段：1、10、100 Hz，每個(gè)脈沖頻段分別獲得脈沖最高值（max）、最高值拐點(diǎn)（d1）、最低值（min）、最低值拐點(diǎn)（d2），每個(gè)頻率段提取40 個(gè)特征值，每個(gè)樣品共提取120 個(gè)特征值。

參考尹春麗[30]、田師一[31]的方法分析多頻脈沖電子舌數(shù)據(jù)，采用SPSS 26.0軟件通過主成分分析對(duì)數(shù)字信號(hào)進(jìn)行模式識(shí)別，比較同一電極在不同頻率下對(duì)樣品的區(qū)分效果，通過主成分分析得分圖確定最優(yōu)工作電極組合和多頻脈沖頻率段；根據(jù)篩選的電極及脈沖頻段，按照C（n，n）、C（n，n－1）、…、C（n，2）進(jìn)行排列組合，電極數(shù)據(jù)橫向疊加，得到以行向量代表樣品、縱向量代表變量的數(shù)據(jù)陣列，優(yōu)化得到具有最好區(qū)分效果的主成分分析得分圖和電極數(shù)據(jù)疊加方式。

1.4 數(shù)據(jù)處理與分析

實(shí)驗(yàn)設(shè)置3 次平行，結(jié)果用平均值±標(biāo)準(zhǔn)差表示。采用SPSS 26.0軟件處理數(shù)據(jù)并進(jìn)行鄧肯氏檢驗(yàn)、Pearson相關(guān)性分析、聚類分析與多元線性逐步回歸模型構(gòu)建，模型性能通過平均相對(duì)誤差進(jìn)行評(píng)價(jià)，P＜0.05表示不同品種差異顯著或指標(biāo)之間顯著相關(guān)。采用Origin Pro 2021軟件作圖。

2 結(jié)果與分析

2.1 橄欖果實(shí)模糊感官評(píng)價(jià)結(jié)果

2.1.1 評(píng)價(jià)因子判斷矩陣建立、權(quán)重系數(shù)確定與一致性檢驗(yàn)

根據(jù)13 位評(píng)定人員的反饋信息，采用德爾菲法進(jìn)行有效權(quán)衡，結(jié)合九級(jí)標(biāo)度法建立評(píng)價(jià)因子判斷矩陣A如式（11）所示。

經(jīng)計(jì)算得到一致性指數(shù)為0.084，CR為0.075，CR＜0.10，因此認(rèn)為該判斷矩陣具有完成一致性，說明通過計(jì)算求得的權(quán)重系數(shù)W可以較好地反映各評(píng)價(jià)因子的相對(duì)重要程度；W＝{w硬度，w澀味度，w化渣性，w回甘度，w香氣}＝{0.081，0.311，0.120，0.458，0.030}，橄欖感官評(píng)價(jià)指標(biāo)權(quán)重排序依次為回甘度＞澀味度＞化渣性＞硬度＞香氣，回甘度與澀味度的總權(quán)重76.9%，說明二者是影響橄欖鮮食品質(zhì)的主要因素。

2.1.2 模糊數(shù)學(xué)綜合指標(biāo)評(píng)價(jià)結(jié)果

30 位評(píng)定人員對(duì)10 個(gè)不同橄欖品種（系）果實(shí)的感官評(píng)定結(jié)果經(jīng)模糊數(shù)學(xué)分析后得到綜合感官評(píng)價(jià)得分，如表3所示，‘三棱欖’綜合評(píng)分最高，其次為‘甜欖1號(hào)’，說明二者的鮮食品質(zhì)好；‘自來圓’‘子陽1號(hào)’分別位于第9、10位，說明二者鮮食品質(zhì)較差。

表3 不同橄欖品種鮮食綜合評(píng)定結(jié)果Table 3 Sensory evaluation results of different varieties of Cauarium album L.

2.2 橄欖果實(shí)理化特性分析結(jié)果

由表4可知，不同品種（系）橄欖各理化品質(zhì)性狀及質(zhì)構(gòu)特性各不相同，且變異系數(shù)最大的指標(biāo)為酚糖比（42.42%），其次為總酚質(zhì)量分?jǐn)?shù)、糖酸比、可溶性糖質(zhì)量分?jǐn)?shù)，變異系數(shù)分別為29.46%、21.60%、18.24%；硬度、可滴定酸質(zhì)量分?jǐn)?shù)變異系數(shù)均小于10%?？偡淤|(zhì)量分?jǐn)?shù)最高的為‘自來圓’，其次為‘子陽1號(hào)’，但兩個(gè)品種（系）間差異不顯著（P＞0.05）；最低為‘青皮長(zhǎng)營(yíng)’，其總酚質(zhì)量分?jǐn)?shù)與‘東山長(zhǎng)穗’‘甜欖1號(hào)’‘三棱欖’‘平陽1號(hào)’‘平陽3號(hào)’差異均不顯著（P＞0.05）?？扇苄蕴琴|(zhì)量分?jǐn)?shù)前三的為‘青皮長(zhǎng)營(yíng)’‘三棱欖’‘甜欖1號(hào)’，三品種（系）間差異不顯著（P＞0.05）；最低的為‘自來圓’。酚糖比最高的為‘自來圓’，最低的為‘甜欖1號(hào)’。糖酸比最高的為‘甜欖1號(hào)’，最低的為‘平陽3號(hào)’，‘自來圓’略高于‘平陽3號(hào)’。果實(shí)硬度最大的為‘子陽1號(hào)’，且顯著高于其他品種（系）（P＜0.05），最小的為‘東山長(zhǎng)穗’。

表4 不同橄欖果實(shí)理化品質(zhì)Table 4 Physicochemical quality characteristics of different varieties of Cauarium album L.

2.3 不同橄欖感官評(píng)價(jià)得分與理化品質(zhì)指標(biāo)相關(guān)性分析結(jié)果

如圖1所示，感官評(píng)價(jià)得分與酚糖比呈極顯著負(fù)相關(guān)（P＜0.01），與總酚質(zhì)量分?jǐn)?shù)、硬度存在顯著負(fù)相關(guān)（P＜0.05），與可溶性糖呈顯著正相關(guān)（P＜0.05），與可滴定酸質(zhì)量分?jǐn)?shù)、糖酸比相關(guān)性不顯著，說明橄欖鮮食品質(zhì)與酚糖比、總酚質(zhì)量分?jǐn)?shù)、可溶性糖質(zhì)量分?jǐn)?shù)及硬度密切相關(guān)，其中酚糖比相較于總酚質(zhì)量分?jǐn)?shù)、可溶性糖質(zhì)量分?jǐn)?shù)、硬度更能體現(xiàn)橄欖鮮食品質(zhì)特性；雖然各品種（系）果實(shí)可滴定酸質(zhì)量分?jǐn)?shù)、糖酸比有所差異（表4），但均不是影響橄欖鮮食的主要理化因子。

圖1 橄欖感官評(píng)價(jià)得分與品質(zhì)指標(biāo)相關(guān)性分析結(jié)果Fig.1 Correlation analysis between sensory evaluation score and quality indexes of Cauarium album L.

2.4 多頻脈沖電子舌分析不同橄欖的品質(zhì)

2.4.1 不同工作電極在不同頻率段的辨識(shí)區(qū)分效果

比較不同工作電極在不同頻率段的辨識(shí)區(qū)分效果，以組間不重疊為篩選標(biāo)準(zhǔn)，確定不同工作電極主成分得分圖區(qū)分效果較好的頻率段。由圖2可知，金、鎢、銀在3 個(gè)頻段均存在不同程度的疊加，鉑100 Hz對(duì)不同品種品質(zhì)差異具有一定的區(qū)分能力，鈀10 Hz、鈦10 Hz對(duì)不同品種品質(zhì)差異區(qū)分效果好，因此選擇鉑100 Hz、鈀10 Hz、鈦10 Hz作為后續(xù)更高辨識(shí)區(qū)分組合選項(xiàng)。

圖2 不同工作電極主成分分析得分Fig.2 PCA score plots obained with different working electrodes

2.4.2 多頻脈沖電子舌傳感器陣列的辨識(shí)區(qū)分效果

將鉑100 Hz、鈀10 Hz、鈦10 Hz對(duì)應(yīng)的數(shù)據(jù)組合后分為4 組，以極值點(diǎn)拐點(diǎn)為特征值進(jìn)行主成分分析，如圖3A、B所示，不同品種（系）橄欖的數(shù)據(jù)點(diǎn)存在較多疊加，如圖3C、D所示，不同品種（系）橄欖的數(shù)據(jù)點(diǎn)均未出現(xiàn)樣本點(diǎn)疊加，但是相較于鈀10 Hz、鈦10 Hz電極組合，鉑100 Hz、鈦10 Hz電極組合重復(fù)樣本間聚集性較差；鈀10 Hz、鈦10 Hz電極組合前2 個(gè)主成分分別提取了融合數(shù)據(jù)50.0%、21.5%的信息，累計(jì)方差貢獻(xiàn)率達(dá)71.5%。因此選擇鈀10 Hz、鈦10 Hz電極組合作為區(qū)分樣本最優(yōu)的電極工作組合。

圖3 聯(lián)合頻段電極主成分分析得分Fig.3 PCA score plots obtained with joint frequency-band electrodes

對(duì)鈀10 Hz、鈦10 Hz電極工作組合的特征值進(jìn)行聚類分析，由圖4A可知，在歐氏距離為5時(shí)10 個(gè)橄欖品種（系）分為三類，‘三棱欖’‘東山長(zhǎng)穗’‘甜欖1號(hào)’‘青皮長(zhǎng)營(yíng)’‘平陽3號(hào)’為一類（I），‘惠圓’‘平陽1號(hào)’‘平陽2號(hào)’為一類（II），‘子陽1號(hào)’‘自來圓’為一類（III）。由圖4B～E可知，3 類橄欖的平均總酚質(zhì)量分?jǐn)?shù)與酚糖比依次為I類＜II類＜III類，且差異顯著（P＜0.05）；平均可溶性糖質(zhì)量分?jǐn)?shù)與感官評(píng)價(jià)得分I類＞II類＞III類；說明篩選的電子舌電極組合傳感器陣列能夠?qū)Σ煌偡淤|(zhì)量分?jǐn)?shù)、酚糖比、可溶性糖質(zhì)量分?jǐn)?shù)、感官鮮食品質(zhì)的橄欖進(jìn)行很好的辨識(shí)區(qū)分。

圖4 基于多頻脈沖電子舌信號(hào)的10 個(gè)橄欖品種（系）聚類分析結(jié)果及3 類橄欖的品質(zhì)Fig.4 Hierarchical clustering of 10 Cauarium album L.varieties(lines) based on multiple-frequency pulsed electronic tongue signals and chemical quality analysis of three groups of Cauarium album L.

2.5 感官評(píng)價(jià)得分、理化指標(biāo)與電子舌響應(yīng)信號(hào)間逐步回歸模型建立

根據(jù)圖1相關(guān)性分析結(jié)果，以橄欖感官評(píng)價(jià)得分（G）為因變量，選取酚糖比（Z）、總酚質(zhì)量分?jǐn)?shù)（Y）、可溶性糖質(zhì)量分?jǐn)?shù)（S）、硬度（A）為自變量；同時(shí)為研究不同鮮食橄欖化學(xué)成分、感官評(píng)價(jià)得分與電子舌響應(yīng)信號(hào)間的關(guān)系，又以感官評(píng)價(jià)得分（G）、酚糖比（Z）、總酚質(zhì)量分?jǐn)?shù)（Y）為因變量，以最優(yōu)組合電子舌信號(hào)特征值（Xn）為自變量，分別進(jìn)行多元線性逐步回歸模型構(gòu)建，各自變量按照F值的顯著性小于0.05進(jìn)入模型，大于0.10剔除模型的原則逐步篩選，結(jié)果如表5所示。5 個(gè)模型方差膨脹系數(shù)（variance inflation factor，VIF）均小于5，說明各自變量之間已不存在多重共線性；P＜0.05，說明模型具有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義；決定系數(shù)R2均大于0.5，其中Z（Xn）模型的擬合性最好（R2＝0.832），其次為S（Xn）（R2＝0.831）、Y（Xn）（R2＝0.783）、G（Z）（R2＝0.589）、G（Xn）（R2＝0.542）。進(jìn)一步通過平均相對(duì)誤差δ評(píng)價(jià)模型預(yù)測(cè)效果，δ越小預(yù)測(cè)效果越好。由圖5可知，5 個(gè)多元線性逐步回歸分析模型平均相對(duì)誤差均在2.17%～12.08%內(nèi)，G（Z）、G（Xn）和S（Xn）的平均相對(duì)誤差小于10%，Z（Xn）與Y（Xn）大于10%但小于15%。綜上，多頻脈沖電子舌特征信號(hào)值能夠有效進(jìn)行橄欖品質(zhì)的預(yù)測(cè)，其中對(duì)酚糖比（R2＝0.832，δ＝10.89%）和可溶性糖質(zhì)量分?jǐn)?shù)（R2＝0.831，δ＝5.75%）的預(yù)測(cè)效果最好，其次為總酚質(zhì)量分?jǐn)?shù)（R2＝0.783，δ＝12.08%）；此外對(duì)感官評(píng)價(jià)得分的有效預(yù)測(cè)，化學(xué)指標(biāo)擬合模型預(yù)測(cè)效果優(yōu)于電子舌信號(hào)特征值的擬合模型效果。

表5 不同橄欖感官評(píng)價(jià)、理化指標(biāo)與電子舌響應(yīng)信號(hào)的回歸模型Table 5 Regression models of sensory evaluation score and physicochemical indexes against electronic tongue response signals of different varieties of Chinese olive

圖5 各模型預(yù)測(cè)值與實(shí)驗(yàn)值的相對(duì)誤差結(jié)果Fig.5 Relative errors between predicted values from each model and experimental values

3 討論

果實(shí)的鮮食品質(zhì)特性決定了果品的商品價(jià)值，果品的商品價(jià)值（即消費(fèi)者對(duì)產(chǎn)品的整體可接受性）是消費(fèi)者通過簡(jiǎn)單的感官指標(biāo)即感官評(píng)價(jià)判定的[14]，因此感官評(píng)價(jià)常作為果品鮮食品質(zhì)評(píng)價(jià)的方法之一。感官評(píng)價(jià)通常包括傳統(tǒng)感官評(píng)價(jià)和模糊感官評(píng)價(jià)[32]。傳統(tǒng)感官評(píng)價(jià)通過規(guī)定的評(píng)分標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行評(píng)價(jià)求均值，此法在橄欖[33]、葡萄[34]、番茄[35]等中均有應(yīng)用，但此法常因評(píng)定人員的差異出現(xiàn)較大誤差；而模糊數(shù)學(xué)綜合評(píng)價(jià)將定性評(píng)價(jià)轉(zhuǎn)化為定量評(píng)價(jià)，可以有效地分析模糊和不精確的數(shù)據(jù)，對(duì)樣品感官品質(zhì)中的相互制約因素進(jìn)行數(shù)學(xué)化的抽象，建立一個(gè)反映樣品本質(zhì)特征的理想評(píng)價(jià)模式，減少評(píng)價(jià)主體間的主觀評(píng)價(jià)誤差，使實(shí)驗(yàn)結(jié)果更加科學(xué)與客觀[14,36-37]，此法在工程科學(xué)、生命科學(xué)與經(jīng)濟(jì)管理領(lǐng)域應(yīng)用較多[38-39]，在農(nóng)業(yè)上的園藝作物感官品質(zhì)評(píng)價(jià)方面也有一些應(yīng)用研究，如灰棗[40]、櫻桃番茄[41]、蘋果[42]等。本研究利用模糊數(shù)學(xué)評(píng)價(jià)模型對(duì)橄欖鮮食品質(zhì)進(jìn)行感官評(píng)價(jià)，結(jié)果認(rèn)為回甘度與澀味度是影響橄欖鮮食的主要因素，權(quán)重為76.9%，10 個(gè)不同橄欖品種（系）最佳的為‘三棱欖’，其次為‘甜欖1號(hào)’，‘子陽1號(hào)’‘自來圓’最差。

在完成對(duì)橄欖鮮食感官評(píng)價(jià)后，本研究又對(duì)橄欖理化指標(biāo)進(jìn)行測(cè)定，以期從客觀評(píng)價(jià)角度找到影響其鮮食的決定性評(píng)價(jià)因子，并與感官評(píng)價(jià)得分進(jìn)行線性回歸模型構(gòu)建，以期為后續(xù)優(yōu)良品種選育提供指標(biāo)量化標(biāo)準(zhǔn)。目前對(duì)橄欖客觀評(píng)價(jià)因子主要集中在酚類物質(zhì)含量、可溶性糖質(zhì)量分?jǐn)?shù)、酚糖比、游離氨基酸含量等指標(biāo)[43-46]。本研究測(cè)定了總酚質(zhì)量分?jǐn)?shù)、可溶性糖質(zhì)量分?jǐn)?shù)、硬度、可滴定酸質(zhì)量分?jǐn)?shù)等理化指標(biāo)，結(jié)果發(fā)現(xiàn)酚糖比變異系數(shù)最大（42.71%），其次為總酚質(zhì)量分?jǐn)?shù)（29.46%）；與感官綜合評(píng)價(jià)得分的相關(guān)性結(jié)果也發(fā)現(xiàn)酚糖比與鮮食品質(zhì)極顯著負(fù)相關(guān)，與總酚質(zhì)量分?jǐn)?shù)、硬度顯著負(fù)相關(guān)，與可溶性糖質(zhì)量分?jǐn)?shù)顯著正相關(guān)，與可溶性酸質(zhì)量分?jǐn)?shù)、糖酸比關(guān)系不大；進(jìn)一步通過逐步回歸分析發(fā)現(xiàn)感官綜合評(píng)價(jià)得分僅與酚糖比有關(guān)，再次說明酚糖比對(duì)于橄欖鮮食品質(zhì)的重要性。其他果品糖酸比為重要的品質(zhì)指標(biāo)，但橄欖中酚糖比是重要的品質(zhì)評(píng)價(jià)指標(biāo)，與果實(shí)回甘度與澀味極顯著相關(guān)，此結(jié)果與池毓斌[46]、林玉芳[47]等研究結(jié)果相一致。

在感官評(píng)價(jià)與理化指標(biāo)綜合分析的基礎(chǔ)上，本研究還同時(shí)運(yùn)用多頻脈沖電子舌技術(shù)對(duì)不同橄欖品種（系）進(jìn)行檢測(cè)，希望提供一種快速且易于處理的替代方案解決品種（系）分類及品質(zhì)評(píng)估。與普通化學(xué)分析方法不同，電子舌分析技術(shù)得到的是樣品的整體信息，而不是被測(cè)樣品某種或某幾種成分的定性與定量結(jié)果[16]。本研究采用的多頻大幅脈沖伏安法常被用于食品分析檢測(cè)，如酸奶[48]、蜂蜜[49]、荔枝[20]等。本研究針對(duì)橄欖，首先將電子舌傳感器陣列的輸出信號(hào)結(jié)合主成分分析法[31]進(jìn)行單電極與頻率段的選擇，根據(jù)篩選的單電極及脈沖頻段，進(jìn)行排列組合，結(jié)合主成分分析篩選到不同橄欖品種（系）的最佳辨識(shí)區(qū)分聯(lián)合組合為鈀（10 Hz）、鈦（10 Hz），該組合電極能夠?qū)崿F(xiàn)不同橄欖類別劃分，劃分結(jié)果符合感官評(píng)價(jià)、與理化指標(biāo)（酚糖比、總酚質(zhì)量分?jǐn)?shù)、可溶性糖質(zhì)量分?jǐn)?shù)）的量化結(jié)果。為了進(jìn)一步利用電子舌進(jìn)行品質(zhì)指標(biāo)的快速評(píng)估，提取了優(yōu)化組合的特征響應(yīng)值，與品質(zhì)屬性進(jìn)行多元逐步回歸分析，建立了感官評(píng)價(jià)量化值、理化評(píng)價(jià)因子（酚糖比、總酚質(zhì)量分?jǐn)?shù)、可溶性糖質(zhì)量分?jǐn)?shù)）4 個(gè)多元逐步回歸模型，模型對(duì)酚糖比（R2＝0.832）、可溶性糖質(zhì)量分?jǐn)?shù)（R2＝0.831）的擬合效果最好，其次為總酚質(zhì)量分?jǐn)?shù)（R2＝0.783），感官綜合評(píng)價(jià)模型擬合性一般（R2＝0.542），通過平均相對(duì)誤差評(píng)價(jià)4 個(gè)模型的預(yù)測(cè)效果，結(jié)果表明4 個(gè)模型預(yù)測(cè)效果均符合要求。化學(xué)指標(biāo)（酚糖比）、電子舌信號(hào)特征值構(gòu)建的回歸模型均可實(shí)現(xiàn)對(duì)感官評(píng)價(jià)得分的有效預(yù)測(cè)，化學(xué)指標(biāo)擬合模型預(yù)測(cè)效果好于電子舌信號(hào)特征值的擬合模型。

綜上所述，酚糖比作為橄欖感官評(píng)價(jià)的預(yù)測(cè)模型，硬度、可滴定酸質(zhì)量分?jǐn)?shù)等因素對(duì)橄欖感官評(píng)價(jià)的影響不顯著，貢獻(xiàn)較?。槐緦?shí)驗(yàn)建立的橄欖品質(zhì)預(yù)測(cè)模型仍存在一定的局限，其有效性還有待更多實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)的驗(yàn)證。