一种电子鼻检测蜂蜜中的异常样本点剔除方法

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。

主权项

一种电子鼻检测蜂蜜中的异常样本点剔除方法，其特征在于选择5种不同蜜源作为研究样品，分别为：1）油菜蜜，采自西部地区的重庆涪陵区和永川区；2）荔枝蜜，采自华南地区的广西南宁；3）荆条蜜，采自华北地区的北京密云；4）洋槐蜜，采自华东的山东莱阳；5）椴树蜜，采自东北的吉林敦化及黑龙江哈尔滨；所述样品采集后储存于‑18℃条件下，待所有样品采集完毕后统一进行试验，5种蜜源样品各取60g，置于40℃恒温水浴箱中，水浴加热15min，使蜂蜜样品融化，剩余样品继续置于‑18℃下保存，水浴加热时每3min震荡一次；样品水浴完成后，取出置于室温下冷却1h以上，直至样品温度与室温一致，然后在10mL的顶空瓶装入6g蜂蜜样品；利用气敏传感器阵列与不同挥发性成分的吸附差异对待测样品蜂蜜进行检测，所述气敏传感器阵列是采用Fox 4000型电子鼻，该电子鼻由18根金属氧化物半导体气敏传感器与HS100顶空自动进样器组成；单一样品可获得18根传感器*检测时间t的信号矩阵；电子鼻检测参数为电子鼻进样量1.000mL、抽取速度1000μL/s、进样针温度65℃、采集时间120s、采集延迟600s；异常样本包括样本信息的异常和检测结果的异常，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T为特征向量均值，S为样本协方差矩阵，为样本的马氏距离均值，σ为马氏距离标准差，λ为接受范围的阈值，x_t为第t个样本的特征向量，设定硬阈值λ=3，Dλ为该阈值条件下可以接受的马氏距离范围；同样通过设定硬阈值，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h_i ：h_i为测试矩阵H中第i个对角向量，；为了验证异常样本的剔除效果，选择贝叶斯判别方法对异常点剔除前后判别模型的准确率进行评价。