臺灣博碩士論文加值系統

統計所使用的主成分分析法，在分析資料時，是利用圖形顯示的方式，使性質相似的資料聚集在一起，而得到聚類的效果。但是使用主成分分析法，卻需要足夠且大量的數據來加以分析，且無法了解各個彼此間之相關量化程度之大小，僅能從圖面上得到區塊的意義。
本論文提出應用灰關聯分析的方法，經主成分分析法的驗證，可鑑定出食品成分之性質。實驗中已對醬油及麻油進行摻雜之判別；同時也利用多屬性決策，來選擇最佳之市售奶粉品牌。
經實驗的結果顯示，灰關聯分析利用資料庫序列對樣品有分辨及排序之能力，而得到很好之結果。因此，應用灰關聯分析的方法，將有助於食品檢驗分析之效率。

Principle Component Analysis （PCA）, a statistical method, has been used broadly to analyze data in which similar nature of data will be closely or roughly clustered together, while rest of data may be scattered around the graph. To obtain well results of clustering, PCA needs enough input data. Besides, it shows no quantitative information that cannot help to interpret the relationship between each datum.
In this paper, Grey Relational Analysis （GRA） was proposed to apply to assist PCA for data clustering, identification of food system, and analysis of the food quality. The applications have been extended to the adulteration problems of soybean sauce, sesame oil, and multiple attribute decision making that can be used for choosing the proper brand of market milk powders.
The experimental results show that GRA is capable of identifying and ordering those similar nature of input samples based on standard data that we have built in data-base. Therefore, GRA can be regarded as an efficient technology for food analysis.

目　錄
中文摘要－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－I
英文摘要－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－II
誌謝－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－III
目錄－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－IV
圖索引－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－VI
表索引－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－VII
壹、緒言－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－1
一、 研究動機－－－－－－－－－－－－－－－－－－1
二、 研究目的－－－－－－－－－－－－－－－－－－2
三、 論文概觀－－－－－－－－－－－－－－－－－－3
貳、文獻回顧－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－4
一、 灰色系統理論－－－－－－－－－－－－－－－－4
（一）、系統相關知識－－－－－－－－－－－－－6
（二）、相關研究方式－－－－－－－－－－－－－8
（三）、灰色系統之貢獻－－－－－－－－－－－－12
二、 灰關聯分析－－－－－－－－－－－－－－－－－16
（一）、因子空間－－－－－－－－－－－－－－－16
（二）、序列之可比性－－－－－－－－－－－－－17
（三）、四項定理－－－－－－－－－－－－－－－18
（四）、線性數據前處理－－－－－－－－－－－－19
（五）、數學步驟流程－－－－－－－－－－－－－20
三、 灰決策－－－－－－－－－－－－－－－－－－－24
四、 應用灰色理論研究醬油及麻油之相關知識－－－－27
（一）、醬油－－－－－－－－－－－－－－－－－27
（二）、麻油－－－－－－－－－－－－－－－－－33
（三）、其他數據分析之方法－－－－－－－－－－43
參、材料與方法－－－－－－－－－－－－－－－－－－－47
一、 實驗架構－－－－－－－－－－－－－－－－－－47
二、 材料－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－48
三、 方法－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－51
1. 樣品組成含量分析－－－－－－－－－－－－－51
2. 數據分析處理方法－－－－－－－－－－－－－53
肆、結果與討論－－－－－－－－－－－－－－－－－－－57
一、 醬油－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－57
二、 麻油－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－73
三、 奶粉營養成分表數據－－－－－－－－－－－－－80
四、 辨識係數之探討－－－－－－－－－－－－－－－90
伍、結論－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－95
陸、未來研究方向－－－－－－－－－－－－－－－－－－97
柒、參考文獻－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－98
捌、附錄－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－110
圖 索 引
圖一.灰控制之架構圖－－－－－－－－－－－－－－－－14
圖二.醬油純豆麥釀造之生產流程－－－－－－－－－－－30
圖三.植物蛋白酸水解之生產流程－－－－－－－－－－－31
圖四.麻油之生產流程－－－－－－－－－－－－－－－－42
圖五.實驗架構流程圖－－－－－－－－－－－－－－－－47
圖六.醬油組成分分析之實驗流程－－－－－－－－－－－54
圖七.胡麻油脂肪酸分析之實驗流程－－－－－－－－－－55
圖八.用主成分分析已知醬油樣品性質之結果－－－－－－63
圖九.灰關聯分析資料庫之建立與市售樣品之比較法－－－65
圖十.醬油樣品資料庫主成分分析之結果－－－－－－－－68
圖十一.所有醬油樣品經主成分分析後之結果－－－－－－72
圖十二.市售胡麻油樣品在應用主成分分析法之結果－－－77
圖十三.市售胡麻油樣品和資料庫序列一同在主成分分析法
之結果－－－－－－－－－－－－－－－－－－79
圖十四.使用線性數據前處理後關聯值對系統的相互影響－93
圖十五.未使用線性數據前處理之情形－－－－－－－－－94
表 索 引
表一."灰"、"概率"、"模糊"的區別－－－－－－－－－－15
表二.中國國家標準之深色醬油等級－－－－－－－－－－32
表三.胡麻油籽的一般組成份－－－－－－－－－－－－－40
表四.分析胡麻油及大豆油之脂肪酸組成分－－－－－－－41
表五.行政院衛生署所訂定之6個月大嬰兒
每日營養素建議攝取量之標準－－－－－－－－－－56
表六.已知醬油樣品性質之胺基酸含量組成百分比
原始數據表－－－－－－－－－－－－－－－－－58
表七.灰關聯分析法對已知醬油樣品性質分析之結果－－－62
表八.醬油樣品資料庫經灰關聯分析之結果－－－－－－－66
表九、利用灰關聯分析對市售醬油樣品分析之結果－－－70
表十.胡麻油及大豆油之脂肪酸組成－－－－－－－－－－74
表十一.應用灰關聯分析在市售胡麻油之結果－－－－－－75
表十二.奶粉營養成分表使用灰關聯分析後之結果一
（廠牌由B~E）－－－－－－－－－－－－－－－－81
表十三.奶粉營養成分表使用灰關聯分析後之結果二
（廠牌由F~J）－－－－－－－－－－－－－－－－82
表十四.奶粉營養成分表使用灰關聯分析後之結果三
（廠牌由K~O）－－－－－－－－－－－－－－－－83
表十五.奶粉中各廠牌營養成分因子最接近行政院衛生署
標準者－－－－－－－－－－－－－－－－－－－86
表十六.方案一在營養成分因子的考量應用灰關聯分析
之結果－－－－－－－－－－－－－－－－－－－88
表十七.方案二在經濟成本方面應用灰關聯分析之結果－－89
表十八.胺基酸所代表之英文代號－－－－－－－－－－－110
表十九.醬油資料庫序列之原始資料－－－－－－－－－－111
表二十.麻油主成分分析之變異數－－－－－－－－－－－112
表二十一.營養成分因子缺乏或過量之影響－－－－－－－113

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