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研制一套适合对谷物霉变进行检测的电子鼻系统,对6个霉变程度的稻谷进行了检测.主成份（PCA）分析结果显示6个霉变程度的稻谷是可以区分的,对前三个主成分的载荷因子进行分析去掉冗余传感器,PCA分析结果显示去掉冗余传感器并不影响分类结果.最后用BP神经网络对所得的数据进行模式识别,30组测试样本对霉变菌落总数的预测结果平均相对误差为1.01030,最大相对误差为3.94257.实验结果表明系统对稻谷霉变程度的检测具有很高的分析精度.