方案摘要
方案下载| 应用领域 | 食品/农产品 |
| 检测样本 | 谷物 |
| 检测项目 | 理化分析 |
| 参考标准 | GB NO. |
采用PEN3型电子鼻系统对我国10个省份47个小麦样品的挥发性物质进行检测.通过Loadings分析不同传感器在模式识别中的贡献率,对传感器阵列进行优化,并对传感器的响应值进行了主成分分析(PCA)和线性判别分析(LDA)。
《粮食与饲料工业》
赵丹 张玉荣 林家永 周显青
河南工业大学粮油食品学院,河南郑州450052;国家粮食局科学研究院,北京100037
摘要： 采用PEN3型电子鼻系统对我国10个省份47个小麦样品的挥发性物质进行检测.通过Loadings分析不同传感器在模式识别中的贡献率,对传感器阵列进行优化,并对传感器的响应值进行了主成分分析(PCA)和线性判别分析(LDA)。结果表明W5S、W1S、W2S 3根传感器在小麦样品的用途、产地、品种区分识别时作用都较大,W1C、W3C 2根传感器贡献率较小，PCA分析可以区分面包用小麦和馒头面条用小麦,总贡献率达85.5％；也可以区分不同产地的小麦样品和同一产地不同品种的小麦样品，线性判别分析(LDA)仅可以对不同产地、不同品种的小麦样品实现部分区分,无法将不同用途的小麦区分开来，主成分分析效果优于线性判别分析。
关键词：小麦 挥发性物质 电子鼻 主成分分析 线性判别分析 Loadings分析
文献贡献者
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