国产精品51吃瓜

一、实验简述

本实验通过利用由国产精品51吃瓜提供的肠罢辞苍驳耻别电子舌对4种中药液样品的味道进行检测，目的在于辨别不同的中药液样品是否在味道上有差异及差异大小。

二、cTongue 电子舌介绍

肠罢辞苍驳耻别电子舌原理:当一种或多种滋味物质经过全自动电子舌时，该物质的“滋味指纹"

可以被传感器感知并经过特殊的智能模式识别算法提取。利用不同物质的不同“滋味指纹"信息，就可以来区分、辨识不同的样本。某些特定的滋味物质恰好可以表征样品在不同的原料产地、不同的收货时间、不同的加工条件、不同存放环境等多变量影响下的综合质量信息。因此可以利用电子舌对不同样品进行辨别区分。

叁、实验

1. 样品信息

样品为4种中药液，每个样品6个平行。

2. 样品处理

检测时,将样品倒入50尘濒烧杯，待检。

3. 实验

叁、实验结果分析

PCA 介绍：

PCA(Principal Components Analysis)即主成分分析，也称主分量分析或主成分回归分析法，是一种无监督的数据降维方法。首先利用线性变换，将数据变换到一个新的坐标系统中；然后再利用降维的思想，使得任何数据投影的第一大方差在第一个坐标(称为第一主成分)上，第二大方差在第二个坐标(第二主成分)上。这种降维的思想首先减少数据集的维数，同时还保持数据集的对方差贡献最大的特征，最终使数据直观呈现在二维坐标系。 主成分得分图以散点图为基础，每个点代表一个样品的一次检测，点与点之间的距离代表不同检测次数之间特征差异的大小。将主成分分析应用于电子舌检测的目的就是保证尽可能多地表征原始信息的前提下进行降维处理，由少数几个新变量来代替原变量。软件结果图中，横坐标主成份一、纵坐标主成份二是占据总信息量最多的两个成分。如果这两个成份的百分数大于 75%，就认为基本上能用这两个主成分组成的二维图来表示整体的信息。

图中，四种样品无交叉、边界明显，说明样品差异显着。

横坐标表示第一主成分所占整体信息量的百分比 82.20%，纵坐标表示第二主成分所占整体信息量的百分比 13%。在图中主成分 1 和主成分 2 的总贡献率为 95.20%，基本可以代表样品全部信息。样品HH与样品RH距离较远，差距较大，与样品H距离较近，差异相对较小。综上所述，cTongue 电子舌可对不同的中药液进行区分鉴别。