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摘要：采用正常玉米樣品40個，發(fā)霉玉米樣品41個，建立了電子鼻對霉變與正常樣品的識別模型，優(yōu)化了10個傳感器的組合，并對32個未知樣品進行判別，其中霉變樣品15個，正常樣品17個。結果表明傳感器優(yōu)化前后主成分分數(shù)分別為86.34％和97.54％，優(yōu)化后提高了11.2％。采用Euclid、Malahanobis、Correla—tion以及DFA四種算法對檢驗集未知樣品進行判定，優(yōu)化前總判別率分別為Euclid：68.75％，Malahanobis：75％，Correlation：84.38％，DFA：81.25％；優(yōu)化后總判別率分別為Euclid：68.75％，Malahanobis：75％，Correla-tion：90.63％，DFA：87.5％。優(yōu)化后Correlation和DFA法的判別率比優(yōu)化前提高，其中Correlation法達90.63％。在對霉變和正常玉米判別時，霉變樣品的判別率要遠高于正常樣品的判別率。