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基于灰色关联度和主成分分析法的桑葚品质综合评价体系构建

杨璐;卢晓丽;程平;波塔·巴合提汗   

  1. 新疆林业科学院,乌鲁木齐,830054
  • 收稿日期:2017-05-25 修回日期:2017-05-25 出版日期:2017-05-25 发布日期:2017-05-25

Establishing Comprehensive Evaluation System for Mulberry Based on Grey Relational Grade Analysis and Principal Component Analysis

YANG Lu;LU Xiao-li;CHENG Ping;Bota Bahetihan   

  • Received:2017-05-25 Revised:2017-05-25 Online:2017-05-25 Published:2017-05-25

摘要: [目的]研究桑葚主要化学指标之间的相互关系,建立科学的化学指标分级标准,确立代表性化学指标,为桑葚化学品质评价奠定基础.[方法]以13个品种的果实为试材,测定总多酚、总多糖等化学指标,利用相关分析探索指标间的相互关系,利用主成分分析、聚类分析、灰色关联度分析确定代表性化学指标.[结果]可溶性固形物、总黄酮、总酸、总多糖、VC、总多酚含量5项为桑葚品质评价的代表性指标.[结论]综合运用主成分分析、聚类分析、相关性分析和灰色关联度分析可以简化桑葚品质评价指标.

Abstract: [Objective] The aim of this study is to clarify the relations among the main indices of mulberry physicochemical quality in order to establish their scientific grading standards and identify the typical indices of mulberry physicochemical quality.[Method]With 13 varieties of fruit as the tested materials to determine total polyphenol, polysaccharide and other chemical indicators and using principal component analysis, cluster analysis, grey correlation analysis to determine the representative physical and chemical index.[Result]Soluble solids, total flavonoids, total acid, total polysaccharide, vitamin C, total polyphenol content were determined as the five representative indicators for mulberry quality evaluation.[Conclusion]The integrated use of principal component analysis, cluster analysis, correlation analysis and grey correlation analysis can simplify the mulberry quality evaluation index.


ISSN 1001-4330 CN 65-1097/S
邮发代号:58-18
国外代号:BM3342
主管:新疆农业科学院
主办:新疆农业科学院 新疆农业大学 新疆农学会

出版单位:《新疆农业科学》编辑部
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