【摘 要】
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应用主成分分析（Principal component analysis,PCA）和聚类分析法（Cluster analysis,CA）对9种（27个）常见食用植物油及100个餐饮废油的低场核磁共振（Low-field nuclear magnetic reso
【机 构】
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上海理工大学医疗器械与食品学院,中国农业大学食品科学与营养工程学院
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应用主成分分析（Principal component analysis,PCA）和聚类分析法（Cluster analysis,CA）对9种（27个）常见食用植物油及100个餐饮废油的低场核磁共振（Low-field nuclear magnetic resonance,LF-NMR）（T2）弛豫特性数据进行分析。结果表明：在正常食用油种类区分方面,主成分分析的效果较优,9种食用油在主成分分布图上按种类正确分组,边界清晰。而在正常食用油与餐饮废油的区分方面,聚类分析效果较优,引入30个待测样本后,聚类分
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