纺织学报 ›› 2018, Vol. 39 ›› Issue (04): 19-23.doi: 10.13475/j.fzxb.20170305505
摘要:
为探索羽绒种类的快速识别方法,研究了采用电子鼻技术区分鹅绒与鸭绒的可行性,并建立了识别羽绒种类的定性预测模型。分别提取鹅绒与鸭绒样品的响应(96~98 s)均值作为特征值,运用主成分分析、线性判别分析等方法对鹅绒与鸭绒进行定性判别,讨论不同模式识别方法区别鹅绒与鸭绒的能力,利用偏最小二乘法建立了羽绒类别预测模型。结果表明:主成分分析法对鹅绒与鸭绒的区分度为89.2%,其累计方差贡献率达到99.9%;线性判定分析法得到第1主成分的区分贡献率为90.63%;最小二乘法的校正集识别率达到97.5%,验证集的识别率达90%。
[1] | 刘新华 储兆洋 李永 郑宏亮. 仔鸭鸭绒的结构与性能[J]. 纺织学报, 2018, 39(08): 27-32. |
[2] | 管瑜 张毅 于坤 邵路. 样本质量对近红外法预测远红外纤维含量的影响[J]. 纺织学报, 2014, 35(5): 19-0. |
[3] | 王小天;陈斌;倪凯;金尚忠. 相关分析法在NIR检测桑蚕丝含量中的应用[J]. 纺织学报, 2007, 28(3): 5-8. |
[4] | 纪雷;杜恒清;孙健;王岩;牛增元;刘心同. 纺织品可溶出重金属的风险评估分析[J]. 纺织学报, 2006, 27(2): 29-32. |
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