北京盈盛恒泰：电子鼻信号特征提取与传感器优化的研究

采用PEN2型电子鼻系统对芝麻油的玉米油掺假进行定性鉴别和定量预测，运用主成分分析，逐步判别分析和Fisher线性判别函数变换对原始数据进行预处理，从而降低原始数据空间的维数，并用判别分析与人工神经网络对数据进行进一步分析，考察了不同的数据预处理方法的效果。判别分析结果表明，采用Fisher线性判别函数变换所得到的十个变量判别能力最强，误判率为0．61，仅有1个样品出现误判。在BP神经网络的定量预测中，采用逐步判别分析所筛选出的十个变量作为网络输入，所得的预测结果最为理想，绝对误差个体值的95置信区间最小，为(一4．71，3．38)，均方误差为4．75，预测值与实际值之间有极显著的相关性，相关系数R—O．99808。