《表3 LDA,SVM,BPANN在不同主成分数下训练集和测试集的结果》

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《基于SPME-MS技术识别不同生产工艺和醋龄的镇江香醋》

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同时识别1.1节所有镇江香醋样本中的醋龄和生产工艺方式。利用SPME-MS技术获取其质谱数据，运用PCA方法选取不同主成分数作为输入变量并分别建立LDA，SVM，BPANN识别模型，其中训练集中共有200个样本（SGXC，GYXC，SGBN，GYBN，SG2N，GY2N，SG3N，GY3N，SG4N，GY4N样本各20个），测试集中共有100个样本（SGXC，GYXC，SGBN，GYBN，SG2N，GY2N，SG3N，GY3N，SG4N，GY4N样本各10个），鉴别结果如表3所示。随着主成分因子数不断增加，训练集和测试集的识别率基本呈增加趋势，当主成分因子数为6，SVM模型训练集和测试集的识别率分别为96%和95%；当主成分因子数为7时，BPANN模型训练集和测试集的识别率分别达到100%和99%，LDA模型训练集和测试集的识别率均达到100%。此时，BPANN模型中的各个优化参数与2.2节相同。