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電子鼻快速判別玉米霉變技術研究

閱讀:1569發布時間:2015-06-29

提 供 商: 北京盈盛恒泰科技有限責任公司 資料大小: 547.9KB
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詳細介紹

       摘要采用正常玉米樣品40個,發霉玉米樣品41個,建立了電子鼻對霉變與正常樣品的識別模型,優化了10個傳感器的組合,并對32個未知樣品進行判別,其中霉變樣品15個,正常樣品17個。結果表明傳感器優化前后主成分分數分別為86.34%和97.54%,優化后提高了11.2%。采用Euclid、Malahanobis、Correla—tion以及DFA四種算法對檢驗集未知樣品進行判定,優化前總判別率分別為Euclid:68.75%,Malahanobis:75%,Correlation:84.38%,DFA:81.25%;優化后總判別率分別為Euclid:68.75%,Malahanobis:75%,Correla-tion:90.63%,DFA:87.5%。優化后Correlation和DFA法的判別率比優化前提高,其中Correlation法達90.63%。在對霉變和正常玉米判別時,霉變樣品的判別率要遠高于正常樣品的判別率。

 


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