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作者：马洪江;郝曦煜;高铭;于有强;杨书恒;刘士伟;马喜山;王文鑫;段盛林;王雪;
单位：黑龙江北纬四十七绿色有机食品有限公司;黑龙江飞鹤乳业有限公司;中国食品发酵工业研究院有限公司;
摘要：以‘黑珍珠’鲜食玉米为研究对象，采用电子鼻技术分别测定了黑龙江、陕西两大产区共计200个鲜食玉米样品的气味传感器响应值原始数据，通过主成分分析（Principal component analysis,PCA）、判别因子分析（Discriminant function analysis,DFA）对不同产地鲜食玉米的挥发性风味进行了区分，采用软独立建模分析（Softindependentmodelingclassanalogy, SIMCA）建立了黑龙江‘黑珍珠’鲜食玉米的判定模型，并通过Pytorch软件建立了反向传播神经网络（Back propagation neural network,BP神经网络）模型，对不同产地的‘黑珍珠’鲜食玉米进行鉴别区分。结果表明，不同产地的‘黑珍珠’鲜食玉米的挥发性风味虽有相似之处但具有明显的产地特征，SIMCA模型可实现对未知样品是否来自黑龙江产区的有效识别（正确率为97%）,BP神经网络模型则可对未知产地的‘黑珍珠’鲜食玉米样品进行产地预测及鉴别，平均正确率达99.44%。采用电子鼻技术结合BP神经网络模型可以准确的区分和识别‘黑珍珠’鲜食玉米产地。
关键词：鲜食玉米;;电子鼻;;主成分分析;;软独立建模;;BP神经网络;;产地鉴别
基金资助：北京市科技计划项目（Z221100007122004）
