电子鼻在小麦品质控制中的应用研究

摘要：

采用PEN3型电子鼻系统对我国10个省份47个小麦样品的挥发性物质进行检测.通过Loadings分析不同传感器在模式识别中的贡献率,对传感器阵列进行优化,并对传感器的响应值进行了主成分分析(PCA)和线性判别分析(LDA).结果表明W5S、W1S、W2S 3根传感器在小麦样品的用途、产地、品种区分识别时作用都较大,W1C、W3C 2根传感器贡献率较小.PCA分析可以区分面包用小麦和馒头面条用小麦,总贡献率达85.5％；也可以区分不同产地的小麦样品和同一产地不同品种的小麦样品.线性判别分析(LDA)仅可以对不同产地、不同品种的小麦样品实现部分区分,无法将不同用途的小麦区分开来.主成分分析效果优于线性判别分析.

关键词：小麦、挥发性物质、电子鼻、主成分分析、线性判别分析、Loadings分析

分类号：S512.1;TS211.2(禾谷类作物)

资助基金：科技部"十一五"科技支撑项目2009BADA0B00-5

在线出版日期：2012-05-22（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：10-15