基于电子鼻和多种模式识别算法的不同种食用香辛料的鉴别

2018/02/09   下载量： 4 次

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应用领域 食品/农产品
检测样本 固态复合调味料
检测项目 营养成分>风味品质分析
参考标准 无

电子鼻检测8种食用香辛料煮制液，运用多种模式识别算法分析。结果表明：主成分分析(PCA)可以完全区分8种不同香辛料；线性判别式分析(LDA)有3个品种有重叠，无法区分，但类内距离变小；用判别因子分析(DFA)建立的香料品种模型识别8种香辛料，识别率100%；用偏最小二乘分析(PLS)建立回归模型，预测未知含量4种香料煮制液，预测误差在4.0%～8.7%之间，因此电子鼻结合适当的识别算法可以用于香辛料品种的区分、识别和含量的预测。

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电子鼻检测8种食用香辛料煮制液，运用多种模式识别算法分析。结果表明：主成分分析(PCA)可以完全区分8种不同香辛料；线性判别式分析(LDA)有3个品种有重叠，无法区分，但类内距离变小；用判别因子分析(DFA)建立的香料品种模型识别8种香辛料，识别率100%；用偏最小二乘分析(PLS)建立回归模型，预测未知含量4种香料煮制液，预测误差在4.0%～8.7%之间，因此电子鼻结合适当的识别算法可以用于香辛料品种的区分、识别和含量的预测。

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文献贡献者

上海保圣实业发展有限公司
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