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電子鼻快速判別玉米霉變技術(shù)研究
閱讀：1527發(fā)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?。?/th> | 547.9KB |
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詳細介紹
摘要采用正常玉米樣品40個，發(fā)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(yōu)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(jié)果表明傳感器優(yōu)化前后主成分分數(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四種算法對檢驗集未知樣品進行判定，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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