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1、酿酒科技2007年第11期(总第161期)·LIQUOR-MAKINGSCIENCE&TECHNOLOGY2007No.11(Tol.161)107主成分分析法及其在啤酒风味评价分析中的应用122邵威平,李红,张五九(1.甘肃农业大学食品科学与工程系,甘肃兰州730070;2.中国食品发酵工业研究院,北京100027)摘要:用较少的综合指标概括存在于大量观测数据中的各类信息,综合指标之间彼此不相关,各指标代表的信息不重叠的分析方法称为主成分分析。应用主成分分析法可实现对不同品牌啤酒风味差异性的评价、同一品牌啤酒风味一致性
2、的评价、同一品牌不同生产厂之间一致性的评价和同一生产厂啤酒一致性的评价。该方法可消除各变量之间的共线性,减少变量的个数,结果直观;可以对啤酒样品风味的差异性、一致性与均一性进行分析比较。(孙悟)关键词:啤酒;主成分分析;啤酒风味;评价中图分类号:TS262.5;TS261.7;O657文献标识码:B文章编号:1001-9286(2007)11-0107-04MainComponentsAnalysisMethod&ItsApplicationintheEvaluationofBeerFlavor122SHAOWei-pi
3、ng,LIHongandZHANGWu-jiu(1.DepartmentofFoodSciences,GansuAgriculturalUniversity,Lanzhou,Gansu730070;2.ChinaNationalResearchInstituteofFoodandFermentationIndustry,Beijing100027,China)Abstract:Theuseoflesscompositeindicatorstogeneralizevarietiesofinformationinlargea
4、mountofmeasurementdata(nocorrelationsamongcompositeindicatorsandnoinformationoverlappingofeachcompositeindicator)wascalledmaincomponentsanalysis.Itcouldbeusedinevaluatingthediscrepancyoftheflavorofdifferentbrandsbeer,theconsistencyoftheflavorofthesamebrandbeer,th
5、econsistencyoftheflavorofbeerofthesamebrandbutproducedindifferentmanu-facturers,andtheconsistencyoftheflavorofbeerproducedinthesamemanufacturer.Maincomponentsanalysismethodcouldeliminatethecolinearamongallthevariateandreducevariatequantity.Itcouldbeusedinevaluati
6、ngthediscrepan-cyandtheconsistencyofbeerflavor.Keywords:beer;maincomponentsanalysis;beerflavor;evaluation在科学研究中,常常需要对反映事物属性的多个变啤酒是个多指标风味食品,为了全面了解啤酒的风量进行大量的观测,收集大量数据。多变量大样本无疑味,啤酒企业开发了大量的检测方法用于分析啤酒的指会为科学研究提供丰富信息,但同时也给数据处理带来标,但是面对大量的指标数据,大多数企业又感到茫然,了困难。特别是某些变量之间可能存在
7、相关性和非相关不知道如何利用这些大量的数据,由上面的介绍可知,性,这意味着表面上看来彼此不同的观测数据并不能从在这种情况下,主成分分析法能够派上用场。近年来,科各个侧面反映事物的不同属性,而恰恰是事物同一种属研人员为了获得对啤酒风味更好的理解,多元统计技术性的不同表现。由于这种相关性,使得观测数据所反映的使用越来越多。这主要有以下两方面的原因:①在啤出的事物本质,并没有观测数据本身多。如何从大量的酒领域里,几乎没有一个问题能够使用单变量(单指标)观测数据中挤去泡沫成分,获取事物的本质属性,这就就能反映事物的属性,例如啤酒
8、的好坏、一致性,不能通是主成分分析的目的。通过主成分分析,用较少的综合过双乙酰一个指标说明问题;②另一个重要的原因就指标概括存在于大量观测数据中的各类信息,而综合指是,近年来大量数学统计软件的不断出现和个人电脑的标之间彼此不相关,各指标代表的信息不重叠,我们将普及促进了多元统计分析技术的应用。多元统计技术在这种分析方