【摘 要】
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为建立一种快速、无损的庐山云雾茶等级判别方法,采用气相离子迁移谱(gas chromatography-ion mobility spectrometry,GC-IMS)联用设备对3个等级共63个庐山云雾茶样的挥发性有机成分进行分析检测,并采用Otsu自动阈值分割算法对GC-IMS二维谱图中特征峰进行特征提取,以特征峰的峰面积为变量进行主成分分析,再结合K-最邻近(K-nearest neighbor,KNN)算法对主成分得分进行模式识别。结果表明,采用KNN方法能够很好地区分不同等级的庐山云雾茶,预测集
【机 构】
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江苏农牧科技职业学院食品科技学院,广西科技大学生物与化学工程学院
【基金项目】
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泰州311高层次人才计划,广西科技大学博士基金项目(校科博20Z34)。
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为建立一种快速、无损的庐山云雾茶等级判别方法,采用气相离子迁移谱(gas chromatography-ion mobility spectrometry,GC-IMS)联用设备对3个等级共63个庐山云雾茶样的挥发性有机成分进行分析检测,并采用Otsu自动阈值分割算法对GC-IMS二维谱图中特征峰进行特征提取,以特征峰的峰面积为变量进行主成分分析,再结合K-最邻近(K-nearest neighbor,KNN)算法对主成分得分进行模式识别。结果表明,采用KNN方法能够很好地区分不同等级的庐山云雾茶,预测集
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