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电子鼻快速判别玉米霉变技术研究

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       摘要采用正常玉米样品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%;优化后总判别率分别为Euclid:68.75%,Malahanobis:75%,Correla-tion:90.63%,DFA:87.5%。优化后Correlation和DFA法的判别率比优化前提高,其中Correlation法达90.63%。在对霉变和正常玉米判别时,霉变样品的判别率要远高于正常样品的判别率。

 

 

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