方案摘要
方案下载应用领域 | 食品/农产品 |
检测样本 | 食用植物油 |
检测项目 | |
参考标准 | -- |
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 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 为理想,绝对误差个体值的95置信区间 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。
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