基于主成分及聚类分析的东北南部地区优质粳稻品质的综合评价OA北大核心CSTPCD
Comprehensive Quality Evaluation of High-Quality Japonica Rice Varieties in Southern Regions of Northeast China Using Principal Component Analysis and Cluster Analysis
为探究不同水稻品种综合品质指标之间的差异,采用主成分分析和隶属函数分析法对46 个东北南部地区优质粳稻的13 个稻米品质指标进行检测分析和综合性评价,并利用聚类分析法将其进行归类.结果表明:不同水稻品种间各个品质指标均存在较大差异,其中垩白粒率变异系数最大,为66.32％,直链淀粉含量变异系数最小,为3.28％;相关性分析结果表明所测定的13 个品质指标之间均有不同程度的相关性.通过主成分分析确定出4 个主成分综合评判不同水稻品种的稻米品质.主成…查看全部>>
In order to explore the differences in the quality indexes of different rice varieties,this study used principal component analysis(PCA)and membership function analysis(MFA)for comprehensive evaluation of 13 quality indexes of 46 high-quality japonica rice varieties in southern regions of Northeast China,and classified the rice varieties by cluster analysis(CA).The results showed that there were significant differences in all quality indexes among different …查看全部>>
冯莹莹;董立强;马亮;韩勇;李建国;杨铁鑫
辽宁省水稻研究所,辽宁 沈阳 110101辽宁省水稻研究所,辽宁 沈阳 110101辽宁省水稻研究所,辽宁 沈阳 110101辽宁省水稻研究所,辽宁 沈阳 110101辽宁省水稻研究所,辽宁 沈阳 110101辽宁省水稻研究所,辽宁 沈阳 110101
农业科学
水稻主成分分析隶属函数品质综合评价聚类分析
riceprincipal component analysismembership functioncomprehensive quality evaluationcluster analysis
《食品科学》 2024 (18)
17-24,8
辽宁省应用基础研究计划项目(2022JH2/101300283)辽宁省农业科学院院长基金项目(2023BS0806)辽宁省农业科学院院长基金青年基金项目(2022QN2302)
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