【摘 要】
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为建立一种快速无损检测鱼露产地的方法,采购不同产地（泰国、广东、越南、实验室自制）的鱼露,利用电子鼻检测其风味物质。通过主成分分析（PCA）对不同产地的鱼露进行区分,人工神经
【基金项目】
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江西省现代农业产业技术体系建设专项资金资助项目(赣财教指2013-258);江西省教育厅2014年度科学技术研究项目(GJJ14575);江西省科技厅科技支撑重大项目(20152ACF60008);江西省青年科学基金计划(20151BAB214023)
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为建立一种快速无损检测鱼露产地的方法,采购不同产地（泰国、广东、越南、实验室自制）的鱼露,利用电子鼻检测其风味物质。通过主成分分析（PCA）对不同产地的鱼露进行区分,人工神经网络（ANN）对鱼露的产地进行预测。结果显示：在主成分析图上,总贡献率为98.37%,不同产地鱼露能够被较好地区分;负荷加载分析（Loading）表明P30/1（对烃类、氨类和乙醇类物质敏感）和LY2/GH（对氨类和胺类化合物敏感）传感器在区分鱼露产地中起主要作用,径向基人工神经网络（RB）和梯度下降人工神经网络（GD）对鱼露产地进行
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