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1.
基于主成分分析和判别分析的白酒品牌鉴别方法 总被引：3，自引：2，他引：1
白酒的香气物质决定了白酒产品的差异。为了实现不同白酒产品的区分鉴别,提出了基于气相色谱分析技术结合模式识别实现白酒区分的方法。采集了7种产品共70个白酒样本的气相色谱数据,定性定量分析了己酸乙酯、乳酸乙酯等10种基本香气物质的含量,并对测定的物质进行主成分分析,验证区分效果,最后利用线性判别法建立判别函数,对不同白酒进行区分。结果表明,2种分析方法均可用于区分不同白酒,主成分分析结果显示,前3个主成分累计贡献率为86.527%,能有效描述香气物质和产品之间的复杂关系;线性判别分析对所有样本均得到准确的判别,正确率为100%,对预测样本的正确判别率达93.9%,建立的判别函数能准确区分不同白酒。研究表明,利用气相色谱技术结合模式识别的方法可用于不同白酒的区分鉴别。 相似文献
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为深入探索玉米籽粒机械损伤的自动、准确、快速识别技术,本试验首先采用灰度法、色度阈值法、色彩恢复的多尺度Retinex法、基于卷积的Sobel法分别对玉米籽粒进行区域分割和质量比较;其次提取玉米籽粒的二值化图像特征,建立玉米籽粒的机械损伤判别分析和逐步剔除模型;最后利用构建和验证集样本对2种模型进行验证。结果表明,基于卷积的Sobel法二值化图像质量最优,其均方误差、峰值信噪比、熵、平均梯度分别为1.813 5、45.545 5 dB、2.838 7 bit/pixel、7.358 4;利用置信区间法得到了正常与机械损伤样本形态特征的最优阈值,各形态指标对判别是否产生机械损伤的贡献程度由大到小依次为面积、周长、最短费特雷直径、最长费特雷直径,其权重系数分别为0.299 5、0.283 2、0.241 7、0.175 5;得到了玉米籽粒多元线性机械损伤判别模型,相关性为0.805,判别分析和逐步剔除模型的平均准确率分别为93.00%、85.67%,构建集与验证集准确率差值分别为2.00%和3.33%。本研究可为玉米籽粒品质视觉检测提供理论依据。 相似文献
3.
柿子可溶性固形物含量的可见-近红外光谱检测 总被引：3，自引：0，他引：3
为了实现柿子（Diospyros kaki thunb）可溶性固形物含量的快速无损检测,提出了一种采用可见-近红外光谱分析技术无损检测柿子可溶性固形物含量的方法。采用Field Spec 3光谱仪对3种不同品种的柿子进行光谱分析,共获取66个样本数据。利用平均平滑法对样本数据进行预处理,再采用主成分分析法,依据可信度获取光谱的6个主成分数据。将样本随机分成51个建模样本（每种各17个）和15个验证样本（每种各5个）,把6个主成分数据作为BP神经网络的输入变量,柿子的可溶性固形物含量作为输出变量,隐含层的节点数为11,建立3层BP神经网络检测模型,并用该模型对15个验证样本进行预测。结果表明,所建校正模型的校正标准差（SEC）为0.232,对预测集样本可溶性固形物含量的预测相对误差在3%以下,预测值和实测值的决定系数（R2）为0.99,预测标准差（SEP）为0.257。结果表明应用近红外光谱技术结合主成分分析和神经网络算法检测柿子的可溶性固形物含量是可行的。 相似文献
4.
基于电子鼻的鱼粉中挥发性盐基氮检测模型比较 总被引：7，自引：4，他引：3
挥发性盐基氮（TVB-N）是表征鱼粉新鲜度的主要指标之一,为了探讨基于电子鼻系统检测鱼粉新鲜度的可行性,研制了检测鱼粉中TVB-N质量分数的电子鼻测量系统。该系统主要由氧化锡气敏传感器阵列、便携式数据采集设备和基于LabVIEW的采集程序组成。利用该系统对不同TVB-N质量分数的鱼粉样本进行气味信号采集,同时对鱼粉样本中的TVB-N的质量分数采用半微量凯式定氮法进行检测,利用2σ准则对传感器响应值进行数据剔除处理,建立了鱼粉中TVB-N质量分数的主成分分析（PCA）、多元线性回归（MLR）、BP神经网络模型,并用预测样本对模型进行验证。试验结果为：3种模型TVB-N质量分数预测值与实测值之间的决定系数R2、预测标准误差SEP、最大相对误差RE-max及平均相对误差RE-mean分别为0.48、10.25、13.62%、6.06%;0.59、9.14、13.91%、5.57%;0.94、3.64、6.30%、1.88%。BP神经网络效果最好,多元线性回归次之,主成分分析最差。研究结果表明,利用电子鼻技术可以有效对鱼粉中TVB-N质量分数进行检测。 相似文献
5.
基于可见-近红外光谱技术的蜜源快速识别方法 总被引：8，自引：5，他引：3
蜂蜜蜜源决定了蜂蜜的药用价值。为了实现快速无损识别蜂蜜蜜源,提出了基于可见-近红外光谱技术结合机器学习的方法来实现蜂蜜蜜源的快速无损识别。该研究采集来自4个蜜源共232份蜂蜜样本光谱数据,随机选取其中212个样本用来构建分类器,剩余20个样本进行分类器泛化学习能力的检验评估。光谱数据预处理采用基线校正,数据标准化和平滑消除干扰和噪声。基于一对多分类规则,采用主成分分析结合贝叶斯线性判别构造线性多分类器,并就分类效果和泛化学习能力与前向神经网络器构成的非线性分类器进行比较。结果表明：基于主成分分析结合贝叶斯线性判别构造的多分类器分类正确率为91.95%,前向神经网络的分类正确率为100%。该研究也表明应用可见-近红外技术对蜂蜜蜜源进行快速分类是可行的。 相似文献
6.
综合形态与叶片叶绿素含量的番茄壮苗指数筛选 总被引：5，自引：0，他引：5
为建立最佳的番茄秧苗壮苗指数,提高秧苗评判的准确度,该文以四叶一心番茄秧苗为研究对象,在测定11项秧苗指标的基础上,利用模糊综合评判法建立番茄秧苗综合评价指数,使用主成分分析进行指标筛选并组合构成多个番茄壮苗指数,通过综合评价指数与壮苗指数的相关分析筛选出适宜的壮苗指数并验证。结果表明:对300株样本进行统计分析,番茄秧苗综合评价指数为0.26～0.79,可全面概括秧苗的整体素质,能客观、准确地评价秧苗健壮程度;通过秧苗单一指标的主成分分析将各指标划分为形态指标、色素指标和株高3个主成分,表明秧苗的质量必须从形态、叶绿素含量和株高这3方面进行评价。从主成分中各选一种指标进行完全随机排列组合成25种壮苗指数,并筛选出与综合评价指数相关性较高且具有代表性的4种壮苗指数;并用3种不同品种番茄秧苗对其进行稳定性验证,其中壮苗指数"(总叶绿素/株高)?全株干质量"与综合评价指数相关性最大为0.797且极显著(P0.01),稳定性好、代表性强,可作为衡量番茄秧苗素质的推荐壮苗指数。以番茄秧苗的综合评价指数为分级依据,根据推荐壮苗指数将秧苗质量分为3个等级(等级Ⅰ(壮苗指数≥0.065)为优质苗,等级Ⅱ(壮苗指数:0.030～0.065)为合格苗,等级Ⅲ(壮苗指数≤0.030)为弱苗(幼苗或老苗)),各等级间差异显著,可以作为较好的判别指标。该研究表明可为番茄育苗生产提供参考,也可为其他蔬菜秧苗评判提供参考。 相似文献
7.
基于电子鼻的番茄种子发芽率检测 总被引：3，自引：3，他引：0
防止种子掺假、以次充好,为快速无损检测高发芽率的种子,该文将不发芽的浙杂809番茄种子以不同比例掺入到发芽率为92.6％的番茄种子中,得到种子的发芽率分别为90％,80％,70％,60％,50％和0等6种比例,并利用电子鼻对其进行分析.结果表明:利用电子鼻可以很好的区分出番茄种子发芽率为90％、80％、50％～70％、和不发芽的4种情况;当种子发芽率为70％、60％、50％时,其图形信息部分重叠,利用电子鼻较难区分开.在主成分分析和线性判别分析的基础上,利用BP神经网络和支持向量机对上述情况进行分类识别,结果表明:两种识别模式的训练集的正确率分别为93.6％和97.4％,预测集的正确率分别为65.2％和72.7％,相对于BP神经网络模式识别,支持向量机预测系统的误差较小,具有很好的预测性能. 相似文献
8.
为快速评价大豆种子活力,该文以人工加速老化后的大豆种子为原料,采用电喷雾萃取电离质谱（extractive electrospray ionization-mass spectrometry,EESI-MS）直接检测不同活力大豆种子水提液,获得其正离子模式下指纹图谱,结合主成分分析（principal component analysis,PCA）、聚类分析（cluster analysis,CA）和判别分析（discriminant analysis, DA）,建立鉴别大豆种子活力的方法。结果表明,在正离子模式下,电喷雾萃取电离质谱结合多变量分析方法可以有效鉴别不同活力大豆种子。主成分分析提取了前3个主成分因子,累计贡献率达到94.80%,聚类分析和判别分析的正确率都为100%,对外部验证样本进行判别分析,正确率为95%。电喷雾萃取电离质谱能快速鉴别不同活力大豆种子,为种子活力检测提供了一种快速、准确、高效的新方法。 相似文献
9.
基于高光谱成像技术的马铃薯外部缺陷检测 总被引：12，自引：7，他引：5
为了实现马铃薯的准确快速分级,提出基于高光谱成像技术的马铃薯外部缺陷检测方法。通过反射高光谱成像技术采集马铃薯干腐、表面碰伤、机械损伤、绿皮、孔洞以及发芽等6类外部缺陷样本及合格样本的高光谱图像。提取合格及各类缺陷样本感兴趣区域的光谱曲线并进行光谱特性分析,采用主成分分析法确定了5个特征波段(480、676、750、800和960nm),以5个波段的主成分分析的第二主成分图像作为分类图像,识别率仅为61.52%;为了提高识别率,提出波段比算法与均匀二次差分算法相结合的方法,使缺陷识别率提高到95.65%。试验结果表明:通过高光谱成像技术可以准确有效地对常见马铃薯外部缺陷进行检测,为马铃薯在线无损检测分级提供了参考。 相似文献
10.
电子舌检测不同冷藏时间草莓鲜榨汁的品质变化 总被引：2，自引：1，他引：1
为了探讨不同冷藏时间草莓鲜榨汁的品质变化规律,利用电子舌对4℃冷藏草莓鲜榨汁进行逐天的品质检测并进行定性和定量分析。结果显示:通过主成分分析和线性判别分析,电子舌能够很好的反映出不同冷藏时间草莓的鲜榨汁品质的变化趋势,在冷藏最初期草莓鲜榨汁品质下降迅速,其后鲜榨汁品质下降缓慢。采用BP神经网络对草莓鲜榨汁冷藏时间进行预测,训练集的整体识别率达到94.90%,预测集的整体识别率为85.71%。采用偏最小二乘法与多元线性回归对草莓鲜榨汁的主要成分预测可知,偏最小二乘法回归模型的预测效果更好,模型的预测值和实际值的相关系数大于0.9,能够为草莓鲜榨汁品质的预测提供参考。 相似文献
11.
CO2作为温室作物光合作用的重要原料,不同环境因子交互作用的植株叶片对CO2浓度需求具有较大差异。为寻求CO2浓度合理增施量,该文基于偏最小二乘法和BP神经网络方法对不同生长阶段番茄作物进行光合速率预测,进而探讨作物生长过程中可通用的光合速率预测方法。试验以无线传感器网络系统实时监测环境信息(CO2浓度,光照强度,空气温度及相对湿度),以LI-6400XT光合速率仪获取作物单叶净光合速率。剔除样本奇异点后,对样本值进行统一归一化。以CO2浓度、光照强度、空气温度及相对湿度为模型输入变量,以光合速率为输出量,利用偏最小二乘法和BP神经网络方法分别建立番茄幼苗期,开花期及结果期的光合速率预测模型。模型验证结果表明,偏最小二乘法在番茄各生长阶段的决定系数分别为0.74,0.88和0.85,最大相对误差为15.01%;而BP神经网络在各阶段具有较高的预测精度,其决定系数分别为0.94,0.96和0.97,最大相对误差为9.56%。因此,基于BP神经网络模型预测了特定环境下的CO2浓度饱和点,为温室CO2增施提供依据。 相似文献
12.
Muhammad Ahsan Raza Asif Saeed Hassan Munir Khurram Ziaf Amir Shakeel Nadeem Saeed 《Archives of Agronomy and Soil Science》2017,63(4):501-512
The experiment containing three replicates of completely randomized factorial treatments was conducted in a glasshouse under controlled conditions with three simulated soil salinity levels (control, 10 and 15 dS m?1). Morpho-physiological traits (i.e. lengths, fresh weights and dry weights of root and shoot, number of leaves, root/shoot ratio, shoot Na+ accumulation, K+/Na+ ratio, Ca2+/Na+ ratio, membrane stability index, lycopene contents, chlorophyll-a and -b) were recorded to determine mechanism of salt tolerance of tomato at seedling stage. Principal component analysis (PCA) was used to express a three-way interaction of genotype × salinity level × traits that scattered the 25 tomato genotypes based on their morpho-physiological response to different NaCl levels. The negative association of Na+ with all other traits except root/shoot ratio and the morpho-physiological response trend of genotypes exposed that probable mechanism of salt tolerance was initially Na+ exclusion by abscising older leaves to have younger physiologically energetic, and lastly a higher activity of plants for root development to sustain them in saline soil. PCA three-way biplot efficiently recognized ANAHU, LA-2821, LO-2752, LO-2707, PB-017909, LO-2831-23 and 017860 as salt tolerant genotypes. On the other hand, ZARNITZA, GLACIER, LO-2692, LO-2576, BL-1079, 006233, 006232, 017856, NUTYT-701 and NAGINA were found to be salt susceptible. 相似文献
13.
基于图像和光谱信息融合的红茶萎凋程度量化判别 总被引：6，自引：4，他引：2
为了实现对红茶萎凋程度量化判别,该研究提出了一种将图像和光谱信息融合后分别与线性判别分析法和偏最小二乘法结合的技术,进行工夫红茶萎凋程度定性判别及儿茶素与氨基酸比值定量预测研究。通过对图像进行主成分分析,筛选出5个特征波长和对应的光谱特征值,基于灰度共生矩阵提取5个特征波长图像的纹理特征值,并采用连续投影算法优选出14个纹理特征值,然后分别以光谱和纹理特征值融合数据建立红茶萎凋程度的线性判别模型和儿茶素与氨基酸比值的偏最小二乘预测模型。结果表明:采用所研究的方法和建立的模型对工夫红茶萎凋程度判别准确率达到94.64%,儿茶素与氨基酸比值预测相关系数为0.8765,预测均方根误差为0.434,预测结果较好。证明应用这两种方法能实现对红茶萎凋程度量化判别。 相似文献
14.
Ogrinc N Kosir IJ Kocjancic M Kidric J 《Journal of agricultural and food chemistry》2001,49(3):1432-1440
The authenticity and geographical origin of wines produced in Slovenia were investigated by a combination of IRMS and SNIF-NMR methods. A total of 102 grape samples of selected wines were carefully collected in three different wine-growing regions of Slovenia in 1996, 1997, and 1998. The stable isotope data were evaluated using principal component analysis (PCA) and linear discriminant analysis (LDA). The isotopic ratios to discriminate between coastal and continental regions are the deuterium/hydrogen isotopic ratio of the methylene site in the ethanol molecule (D/H)(II) and delta(13)C values; including also delta(18)O values in the PCA and LDA made possible separation between the two continental regions Drava and Sava. It was found that delta(18)O values are modified by the meteorological events during grape ripening and harvest. The usefulness of isotopic parameters for detecting adulteration or watering and to assess the geographical origin of wines is improved only when they are used concurrently. 相似文献
15.
为了研究辐照肉鸭产品的“辐照味”问题,通过挥发性风味物质区分辐照肉鸭产品,对烤鸭、盐水鸭2种肉鸭产品进行不同剂量的辐照处理后,采用电子鼻检测产品中挥发性风味物质的变化,并对产品中挥发性风味物质的主要类别进行分析。结果表明,辐照处理后2种肉鸭产品中的挥发性风味物质的响应值都发生了变化,但辐照前后主要的挥发性风味物质的类别都是氨类和芳香型化合物、硫化氢、芳香化合物和有机硫化物。Loading、LDA、PCA分析结果表明,LDA分析能够有效区分经不同剂量辐照处理的烤鸭和盐水鸭。本研究结果为促进辐照技术在鸭肉产品中的应用提供了理论依据。 相似文献
16.
Liu L Cozzolino D Cynkar WU Gishen M Colby CB 《Journal of agricultural and food chemistry》2006,54(18):6754-6759
Visible (vis) and near-infrared (NIR) spectroscopy combined with multivariate analysis was used to classify the geographical origin of commercial Tempranillo wines from Australia and Spain. Wines (n = 63) were scanned in the vis and NIR regions (400-2500 nm) in a monochromator instrument in transmission. Principal component analysis (PCA), discriminant partial least-squares discriminant analysis (PLS-DA) and linear discriminant analysis (LDA) based on PCA scores were used to classify Tempranillo wines according to their geographical origin. Full cross-validation (leave-one-out) was used as validation method when PCA and LDA classification models were developed. PLS-DA models correctly classified 100% and 84.7% of the Australian and Spanish Tempranillo wine samples, respectively. LDA calibration models correctly classified 72% of the Australian wines and 85% of the Spanish wines. These results demonstrate the potential use of vis and NIR spectroscopy, combined with chemometrics as a rapid method to classify Tempranillo wines accordingly to their geographical origin. 相似文献
17.
Usefulness of near-infrared reflectance (NIR) spectroscopy and chemometrics to discriminate fishmeal batches made with different fish species 总被引：1，自引：0，他引：1
Cozzolino D Chree A Scaife JR Murray I 《Journal of agricultural and food chemistry》2005,53(11):4459-4463
Near-infrared reflectance (NIR) spectroscopy combined with chemometrics was used to identify and authenticate fishmeal batches made with different fish species. Samples from a commercial fishmeal factory (n = 60) were scanned in the NIR region (1100-2500 nm) in a monochromator instrument in reflectance. Principal component analysis (PCA), dummy partial least-squares regression (DPLS), and linear discriminant analysis (LDA) based on PCA scores were used to identify the origin of fishmeal produced using different fish species. Cross-validation was used as validation method when classification models were developed. DPLS correctly classified 80 and 82% of the fishmeal samples. LDA calibration models correctly classified >80% of fishmeal samples according to fish species The results demonstrated the usefulness of NIR spectra combined with chemometrics as an objective and rapid method for the authentication and identification of fish species used to manufacture the fishmeal. 相似文献
18.
基于电子鼻的番茄成熟度及贮藏时间评价的研究 总被引：30，自引：9，他引：21
该文探讨了采用电子鼻系统对不同成熟度的番茄进行评价和对不同成熟度番茄在贮藏期间气味变化的电子鼻检测进行了研究。在按颜色进行成熟度区分时,从主成分分析(PCA)和线性判别式分析(LDA)中可以得到,电子鼻可以较好地区分半熟期和成熟期、完熟期的番茄,但成熟期、完熟期的番茄有部分区域发生重叠。按坚实度指标对番茄成熟度进行重新评价后,分析显示电子鼻可以区分坚实度的差异,当采用PCA方法分析时,电子鼻可以100%地区分不同成熟度的番茄。对不同成熟度番茄在贮藏期间电子鼻检测的研究表明:成熟期的番茄在贮藏1～6d、7～11d、14～17d之间可以较好地进行区分;完熟期的番茄采用LDA法在1～5d、6～11d、14～17d之间可以较好地进行区分。 相似文献
19.
电子鼻传感器阵列优化及其在小麦储藏年限检测中的应用 总被引：3，自引：0，他引：3
采用德国Airsense公司的PEN2电子鼻系统对5个陈化年限的小麦进行了检测。对传感器信号进行方差分析和Loading分析去掉差异不显著的传感器。最后选择传感器1、2、8、9、10的响应信号进行模式识别。对优化后的传感器阵列进行主成分分析得到结果显示5个年份的小麦被很好地区分，各个类的集中性也比较强。从BP网络分析结果可以看出network1(优化后传感器阵列数据的BP网络)的预测准确率高于network2(优化前传感器阵列数据的BP网络)，可以更好地区分5个年份的小麦。说明对传感器进行优化去掉一些响应不显著的传感器信号并不影响模式识别结果，反而提高了电子鼻的识别性能。 相似文献