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目的 通过对稻谷中主要元素进行相关关系分析,为今后开展食品安全风险监测数据的挖掘利用提供借鉴.方法 采用贝叶斯网络挖掘稻谷中主要元素的相关关系,并根据结果对元素进行分组,并对分组后的元素进行典型相关分析,分析过程采用R统计软件实现.结果 通过贝叶斯网络分析,确定稻谷中有两组元素含量之间有直接或间接的相互影响关系.根据贝叶斯网络分析结果,对两组元素进行典型相关分析,第一典型相关系数为0.84,第一典型变量中钒含量的系数最高,且呈现负相关关系,铝和锑含量的系数较高,且与铝的含量呈负相关,而与锑的含量呈正相关.结论 应用贝叶斯网络和典型相关分析方法可以更好地揭示稻谷中主要元素含量之间的相关关系.

作者:杨大进;姜桥;何来英;万劼;蒋定国;刘卿;肖革新

来源:中国食品卫生杂志 2017 年 29卷 2期

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作者:
杨大进;姜桥;何来英;万劼;蒋定国;刘卿;肖革新
来源:
中国食品卫生杂志 2017 年 29卷 2期
标签:
稻谷 元素 相关关系 贝叶斯网络 典型相关分析 食品污染物 Paddy element correlation analyze Bayesian network canonical correlation analysis food contaminant
目的 通过对稻谷中主要元素进行相关关系分析,为今后开展食品安全风险监测数据的挖掘利用提供借鉴.方法 采用贝叶斯网络挖掘稻谷中主要元素的相关关系,并根据结果对元素进行分组,并对分组后的元素进行典型相关分析,分析过程采用R统计软件实现.结果 通过贝叶斯网络分析,确定稻谷中有两组元素含量之间有直接或间接的相互影响关系.根据贝叶斯网络分析结果,对两组元素进行典型相关分析,第一典型相关系数为0.84,第一典型变量中钒含量的系数最高,且呈现负相关关系,铝和锑含量的系数较高,且与铝的含量呈负相关,而与锑的含量呈正相关.结论 应用贝叶斯网络和典型相关分析方法可以更好地揭示稻谷中主要元素含量之间的相关关系.