作者：庞林江,王俊,王允祥,吴从元,何志平 单位：中国微米纳米技术学会;东南大学 出版：《传感技术学报》2011年第06期 页数：6页  （PDF与DOC格式可能不同） PDF编号：PDFCGJS2011060310 DOC编号：DOCCGJS2011060319 下载格式：PDF + Word/doc 文字可复制、可编辑
《用于山核桃陈化时间检测的电子鼻传感器阵列优化》PDF+DOC2017年第03期 徐克明,王俊,邓凡霏,韦真博,程绍明 《基于电子鼻的猪肉新鲜度的检测》PDF+DOC2013年第06期 周红标,张宇林,李珊,夏云 《基于电子鼻的不同香型白酒快速识别》PDF+DOC2013年第11期 柯永斌,周红标,李珊,王江星 《基于电子鼻技术的玫瑰香葡萄贮藏期快速判别》PDF+DOC2015年第06期 陈辰,鲁晓翔,张鹏,陈绍慧,李江阔 《山核桃氧化过程中品质指标变化的电子鼻快速检测》PDF+DOC2017年第14期 何金鑫,郜海燕,穆宏磊,陈杭君,房祥军 《基于电子鼻的水稻品种鉴别研究》PDF+DOC2012年第06期 于慧春,熊作周,殷勇 《基于电子鼻对水蜜桃货架期评价的研究》PDF+DOC2010年第12期 江琳琳,潘磊庆,屠康,杨虹贤,钱钊,韩东海 《电子鼻对不同地域的蜂胶气味测定的初步研究》PDF+DOC2008年第10期 董捷,张红城,李春阳 《利用电子鼻区分不同国家的烤烟》PDF+DOC2008年第03期 朱先约,宗永立,李炎强,谢剑平 《基于电子鼻技术的烟丝霉变检测》PDF+DOC2015年第04期 黄星奕,陈玮

    • 选取人工陈化山核桃(0 d、2 d4、d和6 d)和自然陈化山核桃(0 y、1 y和2 y)作为研究对象，采用德国PEN2便携式电子鼻进行检测，在主成分分析(PCA)的基础上，采用概率神经网络(PNN)模式识别方法建立山核桃陈化时间鉴别模型，模型参数Spread和主成分数通过交互验证的方法优化。结果标明，PCA基本可区分不同陈化时间的人工陈化和自然陈化的山核桃。当主成分数为4和Spread=0.1或Spread=0.2时，人工陈化山核桃所得识别模型最佳，校正集样本识别率为100%，预测集样本识别率为65%；当主成分数为2和Spread=0.1～0.6时，自然陈化山核桃所得识别模型最佳，校正集样本和预测集样本识别率均为100%。研究表明，基于主成分分析(PCA)和概率神经网络(PNN)的电子鼻技术可较好鉴别不同陈化时间的人工陈化和自然陈化的山核桃，且对自然陈化山核桃的识别效果要优于人工陈化山核桃。

    📙 相关资料

    1. 《用于山核桃陈化时间检测的电子鼻传感器阵列优化》PDF+DOC 为更好地进行山核桃陈化时间检测，论文拟通过传感器阵列优化来有效提高电子鼻对其区分预测能力。该文依据响应曲线保留响应明显的传感器，并在提取传感器特征值构成初始特征矩阵的基础上，结合均值分析、变异系数分析、聚类分析、相关性分析和多重共线性分析进行逐步优化以获取最终优化传感器阵列。对优化前后的数据采用主成......
    2. 《基于电子鼻的猪肉新鲜度的检测》PDF+DOC 为了探索电子鼻对猪肉新鲜度检测的可能性，以STM32和CC2430为核心设计了新型无线电子鼻，并对5种不同新鲜度的猪肉样品进行了分析。对数据进行平滑处理后提取稳态响应值，并分别利用主成分分析和概率神经网络建立新鲜度识别模型。结果表明，主成分分析的前2个主元累计贡献率达92.79%，分类效果明显；概率......
    3. 《基于电子鼻的不同香型白酒快速识别》PDF+DOC 为了探索电子鼻对不同香型白酒的识别，以STM32为系统核心，筛选TGS2600、TGS2602、TGS2610、TGS2611和TGS2620共5个TGS传感器组成传感器阵列，设计了白酒检测电子鼻。利用该系统对浓香型、酱香型、清香型、米香型4种香型的代表酒样进行了气味数据采集。对数据进行平滑处理后提......
    4. 《基于电子鼻技术的玫瑰香葡萄贮藏期快速判别》PDF+DOC 为了建立基于电子鼻技术的玫瑰香葡萄贮藏期快速、无损判别方法。采用电子鼻PEN3系统分别对10，0℃贮藏不同时间的玫瑰香葡萄进行检测，分析传感器载荷贡献率，应用主成分分析、线性判别分析对贮藏期进行区分，建立贮藏期判别模型，比较马氏距离法、欧氏距离法、相关性法、判别函数分析法对未知样品贮藏时间的判别效果......
    5. 《山核桃氧化过程中品质指标变化的电子鼻快速检测》PDF+DOC 为了研究山核桃氧化过程中的品质变化规律，试验采用电子鼻获取不同氧化阶段的山核桃的挥发性氧化产物信息，运用主成分分析(principal component analysis，PCA)、线性判别分析(linear discriminant analysis，LDA)、聚类分析(cluster anal......
    6. 《基于电子鼻的水稻品种鉴别研究》PDF+DOC 为了实现水稻品种的快速鉴别，避免水稻品种混杂，利用电子鼻对来自同一产地不同水稻品种进行测试，获取有效信息。对获取的信息提取平均微分值和面积斜率比两种特征。采用主成分分析、Fisher判别分析及BP神经网络3种模式识别方法进行水稻品种的判别，并对3种识别方法的结果进行比较分析。结果表明：不同种类的水稻......
    7. 《基于电子鼻对水蜜桃货架期评价的研究》PDF+DOC 利用PEN3电子鼻系统对早熟“久保”水蜜桃采后7d货架期内的芳香成分进行检测分析，先通过电子鼻系统动态采集水蜜桃芳香成分并得到了电子鼻的响应值，再利用PCA(主成分分析)、LAD(线性判别)模式识别方法进行数据分析。结果表明LDA方法能够更好地区分第1天、第2～4天和第5～7天货架期的水蜜桃，进行交......
    8. 《电子鼻对不同地域的蜂胶气味测定的初步研究》PDF+DOC 用德国AIRSENSE的PEN3电子鼻对14个省市及掺假蜂胶共52个样品进行分析，为电子鼻用于蜂胶品质的鉴定和掺假蜂胶的鉴别提供了基础研究数据和方法。...
    9. 《利用电子鼻区分不同国家的烤烟》PDF+DOC 为了探索区分不同国家烤烟的有效方法，利用电子鼻检测了中国、巴西、津巴布韦35种烤烟样品的挥发性成分，并对电子鼻采集数据进行主成分分析和线性判别分析。通过线性判别分析建立模型对测试样品的正确判别率为100%。结果表明：电子鼻方法是不同国家烤烟区分的有效方法，可为人工鉴定提供参考。...
    10. 《基于电子鼻技术的烟丝霉变检测》PDF+DOC 霉变是影响烟丝质量的重要因素之一，研究探索建立基于电子鼻技术的烟丝霉变检测方法。构建的电子鼻系统主要由5只SnO2半导体气敏传感器形成反应阵列，采用BP神经网络(back propagation neural network，BPNN)为主的模式识别方法。从每个传感器响应曲线中提取2个特征值，使用主......

    提示：百度云已更名为百度网盘（百度盘），天翼云盘、微盘下载地址……暂未提供。