作者：崔丽静,周显青,林家永,张玉荣 单位：中国粮油学会 出版：《中国粮油学报》2011年第10期 页数：5页  （PDF与DOC格式可能不同） PDF编号：PDFZLYX2011100230 DOC编号：DOCZLYX2011100239 下载格式：PDF + Word/doc 文字可复制、可编辑
《霉变玉米电子鼻识别及其传感器阵列优化》PDF+DOC2011年第04期 周显青,暴占彪,崔丽静,林家永,张玉荣 《提高食醋电子鼻识别率方法的研究》PDF+DOC2015年第09期 成剑峰,胡红娟 《霉变玉米气体传感器阵列快速检测》PDF+DOC2019年第09期 黄怡,沈飞,赵天霞,方勇,刘琴,刘兴泉 《电子鼻在酱油识别中的应用研究》PDF+DOC2010年第04期 李德茂,陈利梅,马淑凤 《采用电子鼻评价肉制品中的香精质量》PDF+DOC2008年第09期 张晓敏,朱丽敏,张捷,马明辉 《基于电子舌和电子鼻技术的茶树花保健鲜啤酒辨识分析》PDF+DOC2014年第05期 陈岭,张星海,周晓红,虞培力 《电子鼻在陈皮“气味”鉴别中的应用研究》PDF+DOC2014年第03期 陈林,胡媛,刘友平,闫珂巍,陈鸿平 《食品中农药残留的电子鼻检测识别研究》PDF+DOC2016年第12期 蒋雪松,胡立挺,陈卉卉,陆小飞,许林云 《检测掺假牛奶的电子鼻传感器阵列的优化》PDF+DOC2006年第04期 徐亚丹,王俊,赵国军 《基于电子鼻技术的野生当归与栽培当归气味比较》PDF+DOC2014年第04期 杨文玺,张尚智,贺莉萍,王文全

    • 采用正常玉米样品40个，发霉玉米样品41个，建立了电子鼻对霉变与正常样品的识别模型，优化了10个传感器的组合，并对32个未知样品进行判别，其中霉变样品15个，正常样品17个。结果表明传感器优化前后主成分分数分别为86.34%和97.54%，优化后提高了11.2%。采用Euclid、Malahanobis、Correla-tion以及DFA四种算法对检验集未知样品进行判定，优化前总判别率分别为Euclid：68.75%，Malahanobis：75%，Correlation：84.38%，DFA：81.25%；优化后总判别率分别为Euclid：68.75%，Malahanobis：75%，Correla-tion：90.63%，DFA：87.5%。优化后Correlation和DFA法的判别率比优化前提高，其中Correlation法达90.63%。在对霉变和正常玉米判别时，霉变样品的判别率要远高于正常样品的判别率。

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