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时间:2019-10-24
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1、毕业论文(设计)正文题目:《伏安型电子舌对无极限保健品样品的区分和预测》学院:食品与生物工程学院专业:食品质量与安全班级:食安1202学号:1210500213学生姓名:胡加琛指导教师:田师一二O—六年五月伏安型电子舌对无极限保健品样品的区分和预测摘要:本文研究利用了一种伏安型电子舌对同一品牌的6种保健品样品进行了区分和预测。电子舌含有钳、金、耙、钩、钛、银制成的六个工作电极。主成分分析(PCA)和支持向量机(SVM)这两种方法被用来对工作电极阵列的电流响应数据进行分析。结果表明:通过主成分分析(PCA)能够很好的区分6种
2、无极限保健品样品。对于六种无限极保健品样品,支持向量机(SVM)这种算法却有更好的预测效果。在最优化的传感器阵列组合屮,仅对增健样品二的预测出现了偏差,且准确度为70%分析表明电子舌结合支持向量机(SVM)对六种无极限保健品样品有很好的预测效果。关键词:电子舌,主成分分析(PCA),支持向量机(SVM),保健品DiscriminationandpredictionofWujixianfunctionalfoodsamplesbyelectronictongueAbstract:Thispaperdealswiththeap
3、plicationofavoltammetricelectronictonguetowardsdiscriminationofsixkindsofWujixianfunctionalfoodsamples.TheelectronictongueconsistsofsixworkingelectrodesmadeofPlatinum,gold,palladium,tungsten,titaniumandsilver.Twomethodsofprincipalcomponentanalysis(PCA)andsupportve
4、ctormachine(SVM)wereusedtoanalyzethecurrentresponsedataoftheworkingelectrodearrays-Theresultsshowthattheprincipalcomponentanalysis(PCA)isagoodmethodtodistinguishthesixkindsofWujixianfunctionalfoodsamples.ForthesixkindsofWujixianfunctionalfoodsamples,supportvectorm
5、achine(SVM)thisalgorithmhasbetterpredictioneffect..Inthebestoptimizationofsensorarraycombination,thesecordsampleofWujixianforecastpresentedthedeviationandtheaccuracyis70%analysisshowedthattheelectronictonguebasedonsupportvectormachine(SVM)ofsixkindsofWujixianfunct
6、ionalfoodsampleshavegoodpredictioneffect.Keywords:Electronictongue,principalcomponentanalysis(PCA),supportvectormethod(SVM),functionalfood.目录1引言61.1研究背景和意义61.1.1保健品6121电子舌61.3研究意义91.4研究基本思路9141研究目标91.4.2研究内容91.4.3研究方法102实验部分102.1实验材料及设备112.1.1实验材料112.1.2实验设备112.2实
7、验方法122.2.1电子舌的传感器优化122.2.2电子舌的操作方法122.3数据处理方法132.3.1DI值(DiscriminationIndex,DI)132.3.2主成分分析(PrincipalComponentAnalysis,PCA)132.3.3支持向量机(SupportVectorMachine,SVM)143结果与分析163」传感器优化163.2主成分分析183.3支持向量机分析184结论214.1电子舌系统对样品的区分214.2电子舌系统对样品的预测215参考文献231引言1.1研究背景和意义1.1.1
8、保健品1丄1・1保健品的介绍保健品是具有特定营养功能特性的食品,不以治疗为目的,主耍用丁•特定人群的食用。一般情况下,保健品符合以下儿个要求:①对人体没有毒害且具有一定的营养特征;②经过科学验证证明保健品的功能是明确具体的,而且保健品不能妨碍人体膳食屮对营养素的摄入;③保健品的研制是为了某些具有特定牛理
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