《基于电子鼻信号判别番茄苗机械损伤程度》PDF+DOC

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2. 《基于电子鼻系统的番茄苗不同种类损伤的区分效果研究》PDF+DOC 通过对早疫病病害番茄苗、灰霉病病害番茄苗、机械损伤番茄苗和对照番茄苗的电子鼻响应信号的对比，可以看出不同处理的番茄苗样本电子鼻的响应信号是不同的，表明用电子鼻响应信号对番茄苗不同种类损伤进行预测是可行的。从PCA结果来看，早疫病病害的番茄苗和灰霉病病害的番茄苗能很好区分开，机械损伤的番茄苗和正常处理......
3. 《基于电子鼻的番茄种子发芽率检测》PDF+DOC 防止种子掺假、以次充好，为快速无损检测高发芽率的种子，该文将不发芽的浙杂809番茄种子以不同比例掺入到发芽率为92.6%的番茄种子中，得到种子的发芽率分别为90%，80%，70%，60%，50%和0等6种比例，并利用电子鼻对其进行分析。结果表明：利用电子鼻可以很好的区分出番茄种子发芽率为90%、80......
4. 《电子鼻技术在茶叶品质检测中的应用研究》PDF+DOC 以电子鼻作为检测手段，对同类不同等级的茶叶、茶水和茶底挥发性成分进行检测，并对采集到的数据进行分析。首先通过主成分分析进行特征提取来压缩数据维数，减少数据计算量，进而优化特征向量。然后采用线性判别和BP神经网络的方法对茶叶的不同等级进行分类判别。结果显示，误判样本都发生在T60和T100之间，两种判......
5. 《电子鼻技术在朗姆酒分类识别中的应用研究》PDF+DOC 采用德国AIRSENSE公司PEN3电子鼻嗅觉指纹分析系统对不同产地(中国、牙买加、古巴、危地马拉、菲律宾)的朗姆酒以及四种不同工艺原酒的香气进行了检测，分析电子鼻指纹图谱各特征峰，分别利用主成分分析方法(PCA)和线性判别因子分析法(LDA)建立了识别模型，采用传感器区分贡献率(Loadings)......
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8. 《基于电子鼻传感器阵列优化的甜玉米种子活力检测》PDF+DOC 针对甜玉米种子活力传统检测方法操作繁琐、重复性差等不足，该研究利用电子鼻技术建立甜玉米种子活力快速检测方法。利用电子鼻获取不同活力甜玉米种子的气味信息，再结合主成分分析(PCA，principal component analysis)、线性判别分析(LDA，linear discriminant ......
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10. 《电子鼻鉴别有机磷农药的一种特征提取方法》PDF+DOC 由于有机磷农药的挥发性与稳定性易受环境的影响，降低了电子鼻在分类鉴别中的精确度与可比性。在定位传感器响应起始点的基础上，截取有效数据，以保证分析结果的可靠性；通过对平均微分法、积分值2种特征提取方法分析，提出了一种面积斜率比值法的特征提取方法；运用主成分分析(PCA)和BP神经网络对3种方法2种农药......