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电子舌对啤酒的区分识别研究
被引量:
28
1
作者
贾洪锋
梁爱华
+3 位作者
何江红
周凌洁
张淼
郑景洲
《食品科学》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2011年第24期252-255,共4页
采用电子舌对不同品牌的啤酒及其混合样品进行识别,对所获得的数据进行主成分分析、判别因子分析和偏最小二乘回归分析。结果表明:电子舌能够有效识别不同品牌的啤酒及不同品牌啤酒的混合样品;对不同品牌啤酒的混合样品建立了偏最小二...
采用电子舌对不同品牌的啤酒及其混合样品进行识别,对所获得的数据进行主成分分析、判别因子分析和偏最小二乘回归分析。结果表明:电子舌能够有效识别不同品牌的啤酒及不同品牌啤酒的混合样品;对不同品牌啤酒的混合样品建立了偏最小二乘回归分析预测模型,电子舌响应信号和啤酒混合比例之间有很好的相关性(相关系数为0.9436),偏最小二乘回归分析模型预测误差在1.43%~3.00%之间。证明电子舌可用于啤酒的识别。
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关键词
电子舌
主成分分析
判别因子分析
偏最小二乘回归分析
啤酒
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职称材料
题名
电子舌对啤酒的区分识别研究
被引量:
28
1
作者
贾洪锋
梁爱华
何江红
周凌洁
张淼
郑景洲
机构
四川烹饪高等专科学校食品科学系
烹饪科学四川省高等学校重点实验室
alpha m.o.s.亚太办事处
出处
《食品科学》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2011年第24期252-255,共4页
文摘
采用电子舌对不同品牌的啤酒及其混合样品进行识别,对所获得的数据进行主成分分析、判别因子分析和偏最小二乘回归分析。结果表明:电子舌能够有效识别不同品牌的啤酒及不同品牌啤酒的混合样品;对不同品牌啤酒的混合样品建立了偏最小二乘回归分析预测模型,电子舌响应信号和啤酒混合比例之间有很好的相关性(相关系数为0.9436),偏最小二乘回归分析模型预测误差在1.43%~3.00%之间。证明电子舌可用于啤酒的识别。
关键词
电子舌
主成分分析
判别因子分析
偏最小二乘回归分析
啤酒
Keywords
electronic tongue
principal component analysis(PCA)
discriminant factor analysis(DFA)
partial least-squares analysis(PLS)
beer
分类号
TS207.3 [轻工技术与工程—食品科学]
下载PDF
职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
电子舌对啤酒的区分识别研究
贾洪锋
梁爱华
何江红
周凌洁
张淼
郑景洲
《食品科学》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2011
28
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