《表3 MLP建模分类结果》

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《基于电子鼻技术结合化学计量法鉴别北京油鸡肉》

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由表3可知，生肉样品和熟肉样品3个组别的总体识别率和北京油鸡肉识别率均具有较高的准确率（均大于90%），生肉和熟肉的训练组总体识别率和北京油鸡肉识别率均为100%。在生肉测试组中，4种鸡肉的总体识别率和北京油鸡肉识别率分别为95.56%和97.78%。在熟肉测试组中，4种鸡肉的总体识别率和北京油鸡肉识别率均达到97.78%。张娟等[29]应用电子鼻对牛肉中掺假的猪肉进行检测，MLP模型也取得了较好的识别效果，训练集和验证集正确分类率分别达98.8%和97.4%。本研究中生肉和熟肉的训练组和测试组均得到较高识别率，这表明该MLP建模效果较好，MLP结合电子鼻用于肉类掺假的定性分析可以取得可靠结果。从预测结果可以看出，生肉预测效果优于熟肉，4种鸡肉生肉样品预测组的总体识别率和北京油鸡肉识别率分别为93.94%和96.97%，这表明MLP在预测北京油鸡肉与其他3种鸡肉生肉样品的分类应用中具有一定的可行性。