Electronic nose technology is used

Electronic nose technology is used to get a fingerprint of volatile
compounds present in the headspace of a food sample using an
array of semi-selective sensors, e.g. metal oxide semiconductor or
MOS-based sensors. This technology is currently under consideration
by food engineers for food authentication and evaluation
(Villanueva et al., 2006; Gualdron et al., 2007; Barbri et al., 2008;
Apetrei et al., 2010; Concina et al., 2010; Ghasemi-Varnamkhasti
and Aghbashlo, 2014). Recently, the work conducted in this field
of research has been reviewed by Peris and Escuder-Gilabert
(2009). According to the literature, benefits of electronic nose
technology are the need of only relatively small amounts of sample
and the speed of analysis (Rock et al., 2008). However, this
screening tool employs sensors which are not very selective to
specific compounds thus preventing the real recognition or quantification
of individual compounds present in a food sample (Reid
et al., 2006; Ghasemi-Varnamkhasti et al., 2010).
During the last years, many attempts have been reported about
using the electronic nose in beer quality evaluation but because of
the many challenges arisen in this field of research, more researches
are still needed (Sikorska et al., 2007; Li et al., 2007;
Ghasemi-Varnamkhasti et al., 2011a,b). The necessity for electronic
nose measurements in brewing industry is growing due to
the adaptability and ease of use of such tools makes them appropriate
for a fast and precise analysis of beers and even to quality
monitoring in the production process. The capability of the e-noses
in breweries could be increased by the employment of advanced
computational techniques. The Support Vector Machine (SVM)
technique, a machine learning technique for regression or classifi-
cation, has been of interest to researchers in the last decade.
Interesting papers on the combination of electronic nose with SVM
have been reported in the literature (Brudzewski et al., 2004; Pardo
and Sberveglieri., 2005; Acevedo et al., 2007; Gualdron et al., 2007;
Wang et al., 2009; Barbri et al., 2009; Phaisangittisagul et al., 2010).
Only few applications of electronic nose to alcoholic beverages
are found in the literature. Recent cases have been reported by
Ragazzo-Sanchez et al. (2006, 2008, 2009). However, to date, no
research is reported concerning the employment of SVM to binary
beer discrimination and this can be addressed as a novel idea

Kết quả (Việt) 2:

Công nghệ mũi điện tử được sử dụng để có được một dấu vân tay dễ bay hơi
hợp chất hiện diện trong khoảng trống của một mẫu thức ăn sử dụng một
loạt các cảm biến bán có chọn lọc, ví dụ như kim loại oxit bán dẫn hoặc
các cảm biến MOS-based. Công nghệ này hiện đang được xem xét
bởi các kỹ sư thực phẩm để thẩm định và đánh giá thực phẩm
(Villanueva et al, 2006;.. Gualdron et al, 2007; Barbri et al, 2008;.
Apetrei et al, 2010;. Concina et al, 2010. Ghasemi-Varnamkhasti
và Aghbashlo, 2014). Gần đây, công việc tiến hành trong lĩnh vực này
của nghiên cứu đã được xem xét bởi Peris và Escuder-Gilabert
(2009). Theo y văn, lợi ích của mũi điện tử
công nghệ là sự cần thiết của chỉ một số lượng tương đối nhỏ của mẫu
và tốc độ phân tích (Rock et al., 2008). Tuy nhiên, điều này
công cụ sàng lọc sử dụng cảm biến mà không phải là rất có chọn lọc để
hợp chất cụ thể do đó ngăn ngừa sự công nhận thực tế hay định lượng
của các hợp chất cá nhân trong mẫu thực phẩm (Reid
et al, 2006;.. Ghasemi-Varnamkhasti et al, 2010).
Trong năm ngoái, nhiều nỗ lực đã được báo cáo về
việc sử dụng mũi điện tử trong việc đánh giá chất lượng bia nhưng vì
nhiều thách thức phát sinh trong lĩnh vực nghiên cứu, nhiều nghiên cứu
vẫn là cần thiết (Sikorska et al, 2007;. Li et al, 2007.
Ghasemi-Varnamkhasti et al., 2011a, b). Sự cần thiết cho điện tử
đo mũi trong ngành công nghiệp sản xuất bia đang gia tăng do
khả năng thích ứng và dễ dàng sử dụng các công cụ như vậy làm cho chúng thích hợp
cho một phân tích nhanh chóng và chính xác của các loại bia và thậm chí cả đến chất lượng
giám sát trong quá trình sản xuất. Khả năng của e-mũi
các nhà máy có thể được tăng lên bằng việc làm của tiên tiến
kỹ thuật tính toán. Các Support Vector Machine (SVM)
kỹ thuật, kỹ thuật máy học cho hồi quy hoặc classifi-
cation, đã được quan tâm nghiên cứu trong thập kỷ qua.
Thú vị giấy tờ trên sự kết hợp của mũi điện tử với SVM
đã được báo cáo trong y văn (Brudzewski et al, 2004;. Pardo
và Sberveglieri, 2005;.. Acevedo et al, 2007; Gualdron et al, 2007;.
Wang et al, 2009;. Barbri et al, 2009;... Phaisangittisagul et al, 2010)
Chỉ vài ứng dụng của mũi điện tử để đồ uống có cồn
được tìm thấy trong các tài liệu. Trường hợp gần đây đã được báo cáo bởi
Ragazzo-Sanchez et al. (2006, 2008, 2009). Tuy nhiên, đến nay, chưa có
nghiên cứu được báo cáo liên quan đến việc làm của SVM nhị phân
phân biệt đối xử bia và điều này có thể được giải quyết như một ý tưởng mới lạ