方案摘要
方案下载应用领域 | 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。
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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