【摘 要】
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采用正常玉米样品40个,发霉玉米样品41个,建立了电子鼻对霉变与正常样品的识别模型,优化了10个传感器的组合,并对32个未知样品进行判别,其中霉变样品15个,正常样品17个。结果
【机 构】
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河南工业大学粮油食品学院,国家粮食局科学研究院
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采用正常玉米样品40个,发霉玉米样品41个,建立了电子鼻对霉变与正常样品的识别模型,优化了10个传感器的组合,并对32个未知样品进行判别,其中霉变样品15个,正常样品17个。结果表明传感器优化前后主成分分数分别为86.34%和97.54%,优化后提高了11.2%。采用Euclid、Malahanobis、Correla-tion以及DFA四种算法对检验集未知样品进行判定,优化前总判别率分别为Euclid：68.75%,Malahanobis：75%,Correlation：84.38%,DFA：81.25
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