作者：杨春兰,薛大为 单位：广东石油化工学院 出版：《广东石油化工学院学报》2016年第03期 页数：4页  （PDF与DOC格式可能不同） PDF编号：PDFSHGD2016030090 DOC编号：DOCSHGD2016030099 下载格式：PDF + Word/doc 文字可复制、可编辑

    • 为了探索黄山毛峰茶贮藏时间的有效检测方法，利用电子鼻技术对4个不同贮藏时间下的3个等级黄山毛峰干茶叶进行了检测。根据电子鼻传感器阵列响应曲线变化特点，选取了特征变量，并通过主成分分析法提取出4个主特征变量。以主特征变量作为BP神经网络的输入，以茶叶贮藏时间作为输出，建立了黄山毛峰茶贮藏时间的PCA-BPNN预测模型。实验结果表明：PCA-BPNN预测模型的最大预测误差为38.5 d，预测误差超过10 d的样本最大比率为4.44%；与BPNN预测模型相比，PCA-BPNN预测模型性能更优。

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