电子鼻基于数据处理方法对掺假牛肉检测研究

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本试验的研究内容是以电子鼻检测系统为无损快速检测手段,结合统计学原理,检测掺假猪肉与牛肉香精的掺假牛肉。使用平均值法和聚类分析法两种方法,提取特征值,通过判别分析和主成分析进行定性判别,并使用偏最小二乘,多元线性回归和神经网络建模的方法进行建立定量预测模型,预测掺假物的含量,并使用多层感知器神经网络分析方法进行模式识别。主要结论如下:(1)使用电子鼻对掺入猪肉的掺假牛肉的检测,以及对牛肉香精与猪肉的掺假制成的掺假牛肉的检测,从折线图中可以看出响应值差异性最明显的是S2和S7两个传感器,其中含有牛肉成分和牛肉香精的样品,这两个传感器的响应值较大,试验结果表明,电子鼻定性检测不同掺假方式下的掺假牛肉是S2和S7两个传响应值的差异。第2根传感器主要是对氮氧化合物的敏感,而第7根传感器主要是对无机硫化物、含硫有机物以及萜烯类、吡嗪类化合物敏感,牛肉香精中含有吡嗪类化合物,牛肉中的挥发性成分中含硫有机物较多。(2)电子鼻对不同掺假方式下掺假牛肉定性检测分析时,通过判别分析和主成分分析结果和多层感知神经网络的分类结果可以看出,可以看出聚类分析法更能够全面提取电子鼻响应信号的信息,通过判别分析的结果图可以看出,对于不同的掺假方式进行检测,电子鼻能够很好的区分牛肉和掺假牛肉,线性判别分析定性判别效果要好于主成分分析的判别效果。(3)电子鼻对不同掺假方式下掺假牛肉进行定量分析,采用神经网络,偏最小二乘法和多元线性回归建立定量分析模型,结果表明三种方法能够有效的预测掺入猪肉和牛肉香精的含量,通过对比得到神经网络的决定系数均R2>0.9,均方根误差均小于5%,神经网络建立的定量分析模型优于偏最小二乘和多元线性回归所建立的定量分析模型。(4)通过多层感知神经网络对聚类分析法提取的特征值进行模式识别,得出训练集和验证集的正确分类率大于97%。综上所述,电子鼻结合聚类分析法,线性判别分析法以及神经网络,能够定性定量检测不同掺假方式下的掺假牛肉。
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