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電子鼻快速判別玉米霉變技術(shù)研究

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       摘要采用正常玉米樣品40個(gè),發(fā)霉玉米樣品41個(gè),建立了電子鼻對(duì)霉變與正常樣品的識(shí)別模型,優(yōu)化了10個(gè)傳感器的組合,并對(duì)32個(gè)未知樣品進(jìn)行判別,其中霉變樣品15個(gè),正常樣品17個(gè)。結(jié)果表明傳感器優(yōu)化前后主成分分?jǐn)?shù)分別為86.34%和97.54%,優(yōu)化后提高了11.2%。采用Euclid、Malahanobis、Correla—tion以及DFA四種算法對(duì)檢驗(yàn)集未知樣品進(jìn)行判定,優(yōu)化前總判別率分別為Euclid:68.75%,Malahanobis:75%,Correlation:84.38%,DFA:81.25%;優(yōu)化后總判別率分別為Euclid:68.75%,Malahanobis:75%,Correla-tion:90.63%,DFA:87.5%。優(yōu)化后Correlation和DFA法的判別率比優(yōu)化前提高,其中Correlation法達(dá)90.63%。在對(duì)霉變和正常玉米判別時(shí),霉變樣品的判別率要遠(yuǎn)高于正常樣品的判別率。

 

 
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