. ConclusionsThe aim of this paper

. Conclusions

The aim of this paper is to explore a possible model for the cat-egory and prediction sorting of honey samples from different floral and geographical origins by rheometer. The honey samples from



five floral origins and five geographical origins were measured and the viscosity signals obtained were analyzed by four pattern recognition techniques-PCA, CA, PLS and SVM.
All the samples were demarcated clearly by 3D-PCA, PLS and PCT-PLS. SVM with polynomial kernel function could clearly classi-fication honey samples from five floral origins, but correct classifi-cation rate of five geographical origins was little lower, 97.5%. CA also had a good result, and the correct classification rate to the honey samples from five floral origins and five geographical origins was 95% and 97.5%, respectively.

The result of prediction analysis of the honey samples from five floral origins showed that PCR had the worst result. PLSR was a lit-tle better than that of PCT-PLSR model. The sorting performance of SVR model was little improved, and it had the best result: 0.9846. The result of prediction analysis of the honey samples from five flo-ral origins showed that PCR, PLSR and PCT-PLSR had a similar re-sult. SVR worked much better than those models, and the result was R = 0.9863.

The results of this study show that it is possible to take viscosity signals of honey and tell which category it is, and the rheometer was also demonstrated to be a promising and practical tool for the rapid kind assessment of the honey samples. Further study need to sort particles of honey on fakes and more effort should be put into expanding the category number, and optimizing the viscosity signals process algorithm.

Acknowledgements

The authors acknowledge the financial support of the Chinese National Foundation of Nature and Science through Project 30771246, the National High Technology Research and Develop-

Z. Wei et al. / Journal of Food Engineering 96 (2010) 469–479 479


ment Program of China through Project 2006AA10Z212, the Re-search Fund for the Doctoral Program of Chinese National Higher Education through Project 20060335060.

Kết quả (Việt) 1:

. Kết luậnMục đích của giấy này là để khám phá một mô hình có thể cho con mèo-egory và dự đoán phân loại của mật ong mẫu từ nguồn gốc Hoa và địa lý khác nhau bởi rheometer. Mật ong từ mẫu 5 nguồn gốc Hoa và năm nguồn gốc địa lý được đo và tín hiệu độ nhớt thu được được phân tích bởi bốn mô hình công nhận kỹ thuật-PCA, CA, PLS và SVM.Tất cả các mẫu được phân ranh giới rõ ràng bởi 3D-PCA, PLS và PCT PLS. SVM với chức năng đa thức hạt nhân có thể rõ ràng cơ-fication mật ong mẫu từ nguồn gốc Hoa năm, nhưng không chính xác-cation lệ năm nguồn gốc địa lý là ít thấp hơn, 97,5%. CA cũng đã có một kết quả tốt, và tỷ lệ chính xác phân loại để các mẫu mật ong từ năm nguồn gốc Hoa và năm nguồn gốc địa lý là 95% và 97,5%, tương ứng.Kết quả phân tích dự đoán của các mẫu mật ong từ năm nguồn gốc Hoa cho thấy Đảng Cộng sản Romania có kết quả tồi tệ nhất. PLSR là một ánh sáng-tle tốt hơn so với mô hình PCT-PLSR. Được chút cải thiện mô hình SVR, phân loại, và nó có kết quả tốt nhất: 0.9846. Kết quả phân tích dự đoán của các mẫu mật ong từ năm flo-ral nguồn gốc cho thấy Đảng Cộng sản Romania, PLSR và PCT-PLSR có một tương tự như re-ra. SVR làm việc tốt hơn nhiều so với những mô hình, và kết quả là R = 0.9863.Kết quả của nghiên cứu này cho thấy rằng nó có thể để có độ nhớt tín hiệu của mật ong và cho biết thể loại mà nó là, và rheometer cũng đã được chứng minh là một công cụ hứa hẹn và thiết thực cho việc đánh giá loại nhanh chóng của các mẫu mật ong. Tiếp tục theo học cần phải sắp xếp hạt mật ong vào fakes và nỗ lực nhiều hơn nên được đưa vào mở rộng số thể loại, và tối ưu hóa các thuật toán quá trình độ nhớt tín hiệu.Lời cảm ơnCác tác giả thừa nhận sự hỗ trợ tài chính của Trung Quốc quốc gia Foundation của thiên nhiên và khoa học thông qua dự án 30771246, các quốc gia công nghệ cao nghiên cứu và phát triển- Z. Wei et al. / tạp chí thực phẩm kỹ thuật 96 (2010) 469-479 479 ment chương trình Trung Quốc thông qua dự án 2006AA10Z212, tái tìm kiếm quỹ cho các tiến sĩ chương trình của Trung Quốc quốc gia giáo dục thông qua dự án 20060335060.