典型文献
苹果品质安全无损检测技术研究
文献摘要：
运用PEN3型电子鼻,对330个带有已知不同浓度、种类农药的苹果样本进行原始气味采集.通过电子鼻采集到的原始气味图谱生成柱状图表明,传感器对不同浓度农药的响应值是不同的,但是没有明显的规律,因此,需要结合化学计量学方法进一步分析.通过PCA模型分析,各组样品第一主成分的方差贡献率均大于85％,说明第一主成分在区分不同苹果样品气味的过程中起着关键作用.通过LDA模型分析,各组样品的两种主成分累计方差贡献率均大于80％,表明这两种主成分包含了样本的大部分信息,因此,可作为苹果样本分析的两个主要成分.通过SVM分析并建立模型,结果表明,测试集与训练集准确率均大于90％,可以准确识别苹果样本上的农药.
文献关键词：
电子鼻;无损检测;农产品质量安全
中图分类号：
作者姓名：
张美超;梁昌元;羊红斌
作者机构：
茂县科学技术和农业畜牧局,四川阿坝
文献出处：
引用格式：
[1]张美超;梁昌元;羊红斌-.苹果品质安全无损检测技术研究)[J].四川农业与农机,2022(06):38-41,47
A类：
PEN3
B类：
苹果品质,品质安全,无损检测技术,电子鼻,气味,图谱生成,柱状图,图表,响应值,化学计量学方法,品第,方差贡献率,LDA,分包,部分信息,样本分析,建立模型,测试集,训练集,准确识别,农产品质量安全
AB值：
0.313824
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