【摘 要】
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采用气相色谱-质谱(GC-MS)和液相色谱(LC)方法,结合主成分分析(PCA)、高斯混合模型(GMM)对49个茶叶样本进行分类判别研究.通过PCA对茶叶的GC-MS信号进行特征提取,结合LC测得
【机 构】
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郑州大学化学与分子工程学院,厦门医学高等专科学校中心实验室,厦门市产品质量监督检验院
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采用气相色谱-质谱(GC-MS)和液相色谱(LC)方法,结合主成分分析(PCA)、高斯混合模型(GMM)对49个茶叶样本进行分类判别研究.通过PCA对茶叶的GC-MS信号进行特征提取,结合LC测得的茶多酚等10个变量,运用GMM对茶叶样本进行分类,训练集正确率为99.44%,预测集正确率为90.47%,结果表明该方法适用于茶叶的分类及品质评价.
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