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基于电子鼻和多种模式识别算法的不同种食用香辛料的鉴别

2018/02/09 10:55

阅读:250

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应用领域:
食品/农产品
发布时间:
2018/02/09
检测样品:
固态复合调味料
检测项目:
营养成分
浏览次数:
250
下载次数:
参考标准:

方案摘要:

电子鼻检测8种食用香辛料煮制液,运用多种模式识别算法分析。结果表明:主成分分析(PCA)可以完全区分8种不同香辛料;线性判别式分析(LDA)有3个品种有重叠,无法区分,但类内距离变小;用判别因子分析(DFA)建立的香料品种模型识别8种香辛料,识别率100%;用偏最小二乘分析(PLS)建立回归模型,预测未知含量4种香料煮制液,预测误差在4.0%~8.7%之间,因此电子鼻结合适当的识别算法可以用于香辛料品种的区分、识别和含量的预测。

产品配置单:

分析仪器

上海保圣Bosin+C-Nose+电子鼻

型号: CNose

产地: 上海

品牌: 保圣

¥10万 - 30万

参考报价

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方案详情:

电子鼻检测8种食用香辛料煮制液,运用多种模式识别算法分析。结果表明:主成分分析(PCA)可以完全区分8种不同香辛料;线性判别式分析(LDA)有3个品种有重叠,无法区分,但类内距离变小;用判别因子分析(DFA)建立的香料品种模型识别8种香辛料,识别率100%;用偏最小二乘分析(PLS)建立回归模型,预测未知含量4种香料煮制液,预测误差在4.0%~8.7%之间,因此电子鼻结合适当的识别算法可以用于香辛料品种的区分、识别和含量的预测。

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