关键词：粳稻谷；电子鼻；主成分分析法；判别因子分析法；货架寿命分析；PLS分析
摘 要：采用法国AlphaMOS公司生产的Fox4000型电子鼻系统对不同储藏条件下的粳稻谷品质进行检测,通过传感器响应值的主成分分析(PCA)、判别因子分析(DFA),结果表明:PCA分析能准确区分出不同储藏时间的粳稻谷样品；基于PCA分析对传感器阵列进行优化后重新分析,可显著提高PCA分析的识别指数；选取16个样品作为样品集建立DFA数据分析模型,并随机选取20个样品进行验证性分析,正确判别率高达93％,证明该方法可用于粳稻谷的归属判别分析；用货架寿命分析比较预测不同储藏条件下的粳稻谷品质变化,温度和水分的影响明显,30℃样品比20℃储藏的样品高出0.6～0.8个气味距离,含水量为15.5％、14.5％样品比含水量为12.5％、13.5％样品高出0.4～0.8个气味距离；结合样品霉菌数量变化,利用PLS分析法可以对粳稻谷样品的霉变程度进行预测,正确率可达到100％.