基于电子鼻技术结合化学计量法鉴别北京油鸡肉

利用电子鼻技术结合化学计量法对北京油鸡肉进行鉴别。对4个品种鸡肉的生肉和熟肉样品分别进行电子鼻测定,提取特征值进行后续分类。采用逐步判别分析(stepwise linear discriminant analysis,S-LDA)和人工神经网络进行判别分析,并建立多层感知器(multilayer perception,MLP)和支持向量机(support vector machine,SVM)2种分类模型。结果表明:S-LDA和人工神经网络能够对4种鸡肉的生肉与熟肉样品分别进行较好地判别;MLP和SVM分类模型在生肉和熟肉样品上均取得了较好的分类预测结果,4种鸡肉样品总体识别率及北京油鸡肉识别率均高于90%。电子鼻技术结合多元统计分析方法在北京油鸡鉴别应用方面具备一定的可行性。