（黑龙江八一农垦大学食品学院，大庆163319）
都对不同的气体有不同的感应，如表2）；BSA323SCW电子天平：德国赛多利斯公司；THU35C砻谷机：日本佐竹公司；TM05C碾米机：日本佐竹公司。
表1大米采样地域和品种
表2电子鼻传感器序列
图1大米气体挥发物检测中电子鼻响应信号变化
运用主成分分析法（principalcomponentanalysis，PCA）、线性判别法（lineardiscriminantanalysis，LDA）对上述参数设置条件下电子鼻采集数据进行分析，通过对比分析获得基于电子鼻技术的地理标志大米分类识别较优方法。
所有数据计算由仪器自带的Winmuster软件包以及SPSS20.0版本统计软件进行处理并作图。
在顶空体积分别为50、100、150和200mL，样品质量为10g，静置30min的条件下，测定了以查哈阳大米为代表的电子鼻响应值。对各传感器响应值进行显著性分析可知（见表3），在不同顶空体积对传感器R1、R2、R3、R5、R6、R7、R8、R9、R10的响应值差异显著（P＜0.05），传感器R4的响应值差异不显著（P＞0.05）。多重比较结果可以看出，R1、R2、R3、R5、R6、R8响应值在50mL和200mL条件下差异显著，100mL和150mL条件下差异不显著，R7和R9在4个顶空体积下，响应值差异均显著，R10在200mL时与50mL差异不显著，与100mL和150mL差异显著。用相对标准差对各传感器的响应值的稳定性进行评估，从图2的相对标准差分布的总体结果来看，各传感器在不同顶空空间下，响应值的相对标准差随着顶空空间的增大而增大。可见顶空体积为50mL的时候传感器的响应值最稳定，因此试验以50mL的顶空空间为宜。
图2不同顶空空间传感器响应值相对标准差
表3不同顶空空间对电子鼻传感器响应值显著性分析
表5不同样品质量对电子鼻传感器响应值显著性分析
图4不同样品质量传感器响应值相对标准差
图5过载分析图
2.5.1主成分分析法对不同地域大米的识别
图6不同地域大米主成分分析
2.5.2主成分分析法对不同品系大米的识别
主成分分析法可以用来识别不同地域的大米，为了消除地域对品种识别的影响，选取建三江的不同品系的大米和五常的不同品系的大米进行分析。由图7可知，第1主成分的贡献率为94.15%，第2主成分的贡献率为5.71%，第1、2主成分的总贡献率为99.86%。由主成分PCA1和PCA2组成的二维空间图，建三江的空育131和龙粳系列很好的区分开，五常的五优稻4号和松粳系列也能很好的区分开，说明主成分分析法可以很好地识别不同品系的大米。
图7不同品系大米主成分分析
2.6.1线性判别分析法对不同地域大米的识别
对采集的数据进行线性判别分析，图8是线性判别法对不同地域大米识别的结果图。第1判别因子的贡献率为65.48%，第2判别因子的贡献率为18.56%，前2个判别因子累计贡献率占总方差的84.04%，从图中可看出仍可以将不同地域的大米区分开，但对比图6数据点的分布距离要小，说明主成分分析法对不同地域大米的识别效果好于线性判别分析法。
图8不同地域大米线性判别分析
2.6.2线性判别分析法对不同品系大米的识别
对相同地域不同品系的大米进行线性判别分析，由图9可知，第1判别因子的贡献率为93.08%，第2判别因子的贡献率只有0.94%，使得不同品系样品点有交叉，虽然同一地域内品系之间无法很好分开，但五常地域种植品种和建三江地域种植品种差异很大，说明同一地域种植不同品系大米，其气味中含有相似挥发性成分，这可能与当地的气候与环境有关。研究表明，运用线性判别分析方法仅识别了不同地域大米，而同一地域不同品系样品点有重叠，说明线性判别分析法可以很好区分不同地域间大米，不能区分不同品系的大米。
图9不同品系大米线性判别分析
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