作者:伟利国,张小超,赵博,李福超 单位:黑龙江省农业机械学会;黑龙江省农业机械工程科学研究所 出版:《农机化研究》2010年第06期 页数:4页  (PDF与DOC格式可能不同) PDF编号:PDFNJYJ2010060420 DOC编号:DOCNJYJ2010060429 下载格式:PDF + Word/doc 文字可复制、可编辑
《电子鼻技术及其在小麦霉变检测中的应用》PDF+DOC2009年第11期 伟利国,张小超,胡小安 《基于神经网络的电子鼻肺癌早期诊断系统》PDF+DOC 赵景波,赵德安,蒋春彬 《电子鼻技术的发展及展望》PDF+DOC2006年第04期 唐向阳,张勇,丁锐,汤鹏 《电子鼻在农产品品质安全检测中的应用研究》PDF+DOC2015年第22期 刘鹏,蒋雪松,卢利群,陈卉卉,郑丹丹,许林云,周宏平 《电子鼻在农产品品质检测中的应用进展》PDF+DOC2015年第03期 陈静,孙宇,沈丽 《独立分量分析在伤口感染监测电子鼻技术中的应用》PDF+DOC 徐姗,田逢春,杨先一,闫嘉,冯敬伟 《发展中的电子鼻技术》PDF+DOC1999年第05期 王磊,曲建岭,杨建华 《电子鼻在环境监测中的应用与进展》PDF+DOC2011年第10期 方向生,施汉昌,何苗,蔡强 《基于神经网络的电子鼻检测系统研究》PDF+DOC2010年第11期 刘雪莹,关柯 《基于气敏传感器阵列的香菇品质检测方法研究》PDF+DOC2009年第08期 张红梅,于慧春,高献坤,王玲,焦国涛
  • 研制了一套能快速对小麦活性进行识别的电子鼻检测系统。系统通过分析小麦的气味,对所测小麦的活性程度进行5个等级评判。该电子鼻检测系统由5只TGS2600系列的气敏传感器组成,从每个传感器的响应曲线中提取2个特征值,采用PNN神经网络来进行模式识别处理。系统能快速、准确评判小麦的霉变情况,网络正确识别率为91%。实验表明,该系统对小麦活性程度的检测是可行的、有效的。

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