基于Fisher判别法则的小麦品质多指标分级

• 作者: 周同星 蒋华伟
• 来源期刊: 农业工程学报
• 学科: 工学
• 关键词: 农产品 品质控制 模型 生理生化指标 相似性分析 主成分分析 系统聚类 Fisher判别法
• 年，卷（期）: 2019,（10）
• 所属期刊栏目: 农产品加工工程
• 页码范围: 291-298
• 页数: 8页
• 分类号: TS210
• 字数: 7741字
• 语种: 中文
• DOI: 10.11975/j.issn.1002-6819.2019.10.037

摘要

小麦生理生化指标对研究其储藏品质具有重要的作用,但由于各指标间关系的复杂性,所表达的信息存在较大差别,这给小麦储藏品质分析带来很大的不便.针对该问题,该文提出了一种小麦储藏品质多指标分析模型,选取降落数值、发芽率、过氧化物酶、脂肪酸值、电导率、还原糖值、丙二醛7个生理生化指标作为分析的关键因素,通过相似性和主成分法对各指标进行分析计算,发现脂肪酸值最具代表性;基于脂肪酸值数据分布变化趋势,采用聚类分析方法对小麦分类;使用Fisher判别法对小麦数据进行训练,得到2类判别函数,其中判别函数1的贡献率达到89.7％,在该函数下,计算获得3种类别小麦的中心值为–5.699、1.316和3.945,从而为判断小麦的品质状况提供计算依据.试验计算结果表明,在18批储藏小麦中,该文判别模型对小麦的分类结果与实际参考标准分类结果的一致性达到88.9％,验证了本模型的合理性,研究结果可为小麦品质评价分类提供参考.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	蒋华伟	河南工业大学信息科学与工程学院	39	183	8.0	12.0
2	周同星	河南工业大学信息科学与工程学院	3	4	1.0	2.0