基于电子鼻的小麦品种鉴别研究

摘要：

提出了一种用电子鼻技术快速鉴别小麦品种的新方法。试验以三种小麦品种为研究对象，首先用主成分分析法、聚类分析法对5 种不同温度条件下的麦9023 电子鼻数据进行了分析，确定了试验条件，保证了试验的可重复性和准确性。用三种小麦第一次测试的结果（每个品种15 个样品，共45 个样品）作为训练集来建立模型，用一周后的测试结果（每个品种5 个样品，共15 个样品）作为测试集。分别采用主成分分析法对三种小麦进行了区分，逐步判别分析法和BP 神经网络对三种小麦样品进行了预测。使用主成分分析法不能很好对两次试验的三种小麦样品做出很好的区分，而使用逐步判别分析法对训练集回判的正确率为100”％”，对测试集判别的正确率为86.7”％”。选用三层BP 神经网络对训练集回判的正确率为100”％”，对测试集判别的正确率为93.3”％”。说明在选取适合的试验条件的情况下，电子鼻对小麦品种具有很好的鉴别作用，为小麦品种的鉴别提供了一种新方法。

关键词： 电子鼻 小麦 主成分分析 神经网络 品种鉴别

作者: 周博 王俊

作者单位: 浙江大学生物系统工程与食品科学学院， 杭州310029

会议类型: 国内会议

会议名称: 纪念中国农业工程学会成立三十周年暨中国农业工程学会2009年学术年会(CSAE2009)

会议地点: 太原

会议语种:中文

页码: 1-5

在线出版日期: 2009-08-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）