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摘要:
通过对166个饶河蜂蜜和31个外地蜂蜜中的锶同位素电感耦合等离子体质谱(ICP-MS)进行检测.主成分分析法将6个同位素丰度比值变量降维至4个主成分,可以解释98.22%的总体变量.用4个主成分新变量通过Angilent MPP数据分析软件建立决策树(Decision Tree)、朴素贝叶斯(Naive Bayes)、神经网络(Neural Network)、偏最小二乘判别(Partial Least Square Discriminate)和支持向量机(Support Vector Machine)5种模型.随机抽取饶河蜂蜜11个和外地蜂蜜5个,对5个模型进行验证.偏最小二乘判别和SVN模型准确率为87.5%;DT模型准确率为81.2%、朴素贝叶斯和神经网络模型贡献率为75%.可以得出偏最小二乘判别模型和支持向量机模型可用作判别饶河蜂蜜模型,决策树模型可用于进行辅助判断模型.朴素贝叶斯模型和神经网络模型不适合作为该样本的判断.
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文献信息
篇名 利用Sr同位素电感耦合等离子体质谱(ICP-MS)检测技术对饶河蜂蜜溯源的研究探讨
来源期刊 蜜蜂杂志 学科 农学
关键词 饶河蜂蜜 ICP-MS 主成分分析 预判模型
年,卷(期) 2015,(8) 所属期刊栏目 实验研究报告
研究方向 页码范围 1-5
页数 5页 分类号 S896.1
字数 2893字 语种 中文
DOI
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 李菁 7 4 1.0 2.0
2 许尧 1 1 1.0 1.0
3 马占峰 2 1 1.0 1.0
传播情况
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引文网络
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1990(1)
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2019(1)
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研究主题发展历程
节点文献
饶河蜂蜜
ICP-MS
主成分分析
预判模型
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
蜜蜂杂志
月刊
1003-9139
53-1061/S
大16开
昆明市盘龙区北辰小区68幢D座《蜜蜂杂志》社
64-45
1981
chi
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5774
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