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—— 中國食品雜志社
為建立霉變玉米中玉米赤霉烯酮和黃曲霉毒素B1的電子鼻檢測方法，首先以電子鼻對7 級不同霉變程度玉米響應信號的積分值作為特征參量，然后分別利用主成分回歸、偏最小二乘回歸、BP（back-propagation）神經(jīng)網(wǎng)絡、最小二乘支持向量機等方法建立霉變玉米中玉米赤霉烯酮與黃曲霉毒素B1含量的預測模型，并進行了比較分析。結(jié)果表明，主成分回歸預測精度最差，偏最小二乘回歸較差、BP神經(jīng)網(wǎng)絡和最小二乘支持向量機法比較好。對于玉米赤霉烯酮，4 種預測模型70 個樣本中相對誤差控制在5%以內(nèi)的樣本數(shù)分別為23、45、63、67 個。對于黃曲霉毒素B1，4 種預測模型70 個樣本中相對誤差控制在5%以內(nèi)的樣本數(shù)分別為19、41、62、65 個。同時，變換不同的訓練集和測試集以考察BP神經(jīng)網(wǎng)絡、最小二乘支持向量機建模方法的穩(wěn)健性，結(jié)果表明，在BP神經(jīng)網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)和最小二乘支持向量機核函數(shù)與核函數(shù)參數(shù)均未發(fā)生改變的條件下，兩種建模方法依然有較高的預測精度，這說明了兩種模型具有較高的穩(wěn)健性。
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