通过以上分析可知,无论是掺入油菜蜜还是大米糖浆,较小的添加量就会引起蜂蜜香气体系发生变化。由于成本问题,不法商贩在向纯蜂蜜中添加油菜蜜或糖浆时,掺入比例一般不会低于10%。因此通过对掺假蜂蜜香气体系变化规律的分析研究,可以实现掺假蜂蜜的快速识别。

2.3 蜂蜜掺假定性判别研究

由 2.1可知,蜂蜜掺假信息呈线性变化,因此选择线性模式识别算法LDA建立蜂蜜定性判别模型。LDA是一种有监督模式的线性模式识别算法,是在充分保存已有信息的前提上,使同类组群数据间的差异性尽量缩小,不同类数据间的差异尽量扩大,以此建立识别模型。为实现蜂蜜掺假定性判别,将1.1中配制的2个系列不同梯度的掺假洋槐蜜和纯洋槐蜜的电子鼻数据进行LDA分析。

用于洋槐蜜定性鉴别的样品共 63个,其中随机选择42个用作校正集样品,剩下的21个用作预测集样品(具体见表3)。

图4为纯洋槐蜜、以油菜蜜为添加物配制的不同掺假比例的掺假洋槐蜜、以大米糖浆为添加物配制的不同掺假比例的掺假洋槐蜜的LDA分析图。从图中可以看出,经LDA分析,训练集中(图中实心点)纯洋槐蜜和两种不同的掺假洋槐蜜没有交叉,能很好的区分开。验证集中(图中空心圆点)除一个以油菜蜜为添加物的掺假洋槐蜜样品(图中椭圆形圈出的空心圆点)被误判为以大米糖浆为添加物的掺假洋槐蜜外,其余样品均判断正确,正确识别率为94.7%。纯洋槐蜜和2种不同掺假洋槐蜜的训练集与验证集的正确识别率都在94%以上,表明利用电子鼻结合线性模式识别算法LDA的蜂蜜掺假定性判别效果较好,实际应用于蜂蜜掺假判别具有可行性。