一种电子鼻检测蜂蜜中的异常样本点剔除方法.pdf

(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号(10)申请公布号CNCN103499607103499607A(43)申请公布日2014.01.08(21)申请号201310323190.6(22)申请日2013.07.30(71)申请人中国标准化研究院地址100191北京市海淀区知春路4号(72)发明人史波林刘宁晶赵镭裴高璞汪厚银支瑞聪解楠张璐璐(51)Int.Cl.G01N27/00(2006.01)权权利要求书1页利要求书1页说明书14页说明书14页附图7页附图7页(54)发明名称一种电子鼻检测蜂蜜中的异常样本点剔除方法(57)摘要一种电子鼻检测蜂蜜中的异常样本点剔除方法，所述异常样本包括样本信息的异常和检测结果的异常，其特征在于使用马氏距离判断，马氏距离通过计算样本数据的均值向量和协方差矩阵比较样本信号之间的偏离程度。CN103499607ACN1034967ACN103499607A权利要求书1/1页1.一种电子鼻检测蜂蜜中的异常样本点剔除方法，所述异常样本包括样本信息的异常和检测结果的异常，其特征在于使用马氏距离判断，马氏距离通过计算样本数据的均值向量和协方差矩阵比较样本信号之间的偏离程度，具体计算方法如下：其中样本均值向量，S为样本协方差矩阵,为样本的马氏距离均值，为马氏距离标准差，λ为接受范围的阈值，xt为第t个样本的特征向量，T为特征向量均值，设定硬阈值λ=3，为该阈值条件下可以接受的马氏距离范围。2.如权利要求1所述的异常样本点剔除方法，还可以通过设定硬阈值，去除具有较大杠杆值的特殊样本点，从而保证后期预测模型的稳定性，杠杆值判别具体方法如下：通过PCA计算待测样本的得分矩阵T；计算测试矩阵H：；各样品的杠杆值hi：hi为测试矩阵H中第i个对角向量，(。2CN103499607A说明书1/14页一种电子鼻检测蜂蜜中的异常样本点剔除方法技术领域[0001]本申请涉及一种电子鼻检测蜂蜜中的异常样本点剔除方法。背景技术[0002]我国蜂蜜产量居世界首位，近年来产量一直保持快速增长的趋势，由2001年的25.2万吨增加到2009年的40.2万吨，占世界总产量也由近20%提高到30%多。但由于经济利益的驱动，目前蜂蜜市场掺假严重，导致掺假蜂蜜占据了蜂蜜市场的20%～30%，有些地区掺假造假的蜂产品占50%左右，严重损坏了消费者利益、影响蜂蜜产业健康发展、打击出口贸易创汇。[0003]由于缺乏检测手段的影响，导致掺假打击面临困难，其根本原因如下：（1）由于蜂蜜本身的主要物质结构比较简单，包含水和糖类成分，给掺假提供了便利条件，同时，单靠检测这几种物质含量的多少根本没办法判别是否掺假；（2）由于蜂蜜受蜜源植物种类、蜜蜂群势强弱、蜜期时间长短、空气的温度和湿度，以及蜂蜜的加工、贮存、结晶等多种因素影响，造成蜂蜜主要物质的含量范围变化较大，使得蜂蜜掺假简单、方便；（3）C4等掺假检测费用高、无法大规模用于实际检测和执法。[0004]香气是产品品质体现的重要属性之一，产品香气表征需要突出其客观性、真实性与全面性。目前气相色谱(GC)、气相色谱-质谱联用(GC-MS)和气相色谱-嗅辨(GC-O)等方法，只能检测产品中有限的单体香气物质，并且这些香气之间存在协同、变调等现象，很难从整体上反映样品的香气品质。而智能嗅觉系统（电子鼻）能够模拟人类嗅闻特征，综合表征香气的整体信息，体现香气的嗅觉特征和整体品质，同时比人的嗅觉更加客观、可靠。目前已在食品新鲜度、食用油变质判别、果蔬成熟度检测、茶叶产地品种识别、酒类品牌界定等方面开展了相关研究。[0005]蜂蜜中含有300多种芳香物质，因此它是研究智能嗅觉表征的重要样例；同时不同蜜源、不同产地其风味物质各异，并且蜂蜜掺假与否或品质优劣能在整体香气上有所体现，使得香气成为蜂蜜品质检测与掺假鉴别的重要指标之一；充分说明采用智能嗅觉表征蜂蜜品质具有可行性，也为蜂蜜品质检测及掺假鉴别提供了一种快速、经济、准确且利于实时应用的检测方法。因此选择蜂蜜作为研究对象具有实用意义，对其行业健康发展更具深远价值。[0006]采用电子鼻进行产品品质判别或掺假鉴别分析，其本质是利用智能嗅觉图谱的整体香气信息，寻找样品间的差异性，其核心是寻找代表样品间差异性的图谱信息，即“差异化信息”，也叫“智能嗅觉的差异化图谱信息”。但是电子鼻的传感器阵列具有交叉敏感性，即每根传感器对每个香气都有不同程度的响应，因此通过电子鼻采集的呈香物质图谱具有广谱、重叠等特点，很难单独用肉眼从图谱上区分不同样品，需要进行“信号挖掘”，特别是“代表样品间差异化信息的挖掘”，挖掘的差异性化信息越多，就越有助于快捷的区分产品特征与品质。但目前在差异化信息挖掘方面还很薄弱，也是制约电子鼻发展的瓶颈。3CN10349960