作者：傅润泽,沈建,王锡昌,刘俊荣,倪锦,樊文 单位：中国农业工程学会 出版：《农业工程学报》2016年第06期 页数：8页  （PDF与DOC格式可能不同） PDF编号：PDFNYGU2016060370 DOC编号：DOCNYGU2016060379 下载格式：PDF + Word/doc 文字可复制、可编辑
《差状态活品虾夷扇贝电子鼻指纹图谱的建立》PDF+DOC2019年第04期 倪锦,傅润泽,沈建,樊文 《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 《基于空载数据的鉴别食醋电子鼻信号漂移校正方法》PDF+DOC2019年第17期 殷勇,王燕芳,葛飞,于慧春 《电子鼻测水果》PDF+DOC1999年第10期 金石 《电子鼻(EN)及其在多领域中的应用》PDF+DOC2006年第07期 毕丽君,高宏岩 《基于神经网络的电喷发动机传感器故障诊断的研究》PDF+DOC2008年第04期 杨金玉,仝秋红,蹇小平,肖锋 《电子鼻技术在谷物霉变识别中的应用》PDF+DOC2005年第03期 潘天红,陈山,赵德安 《基于电子鼻的中药材类别及新鲜度鉴别》PDF+DOC2011年第06期 刘红秀,骆德汉,姬生国,李卫东,王燕 《基于电子鼻的鱼类新鲜度估计研究》PDF+DOC2010年第02期 刘红秀,李洪波,李卫东,骆德汉 《基于仿生嗅觉的中药材鉴别的实现》PDF+DOC2009年第04期 刘红秀,姬生国,庄家俊,李卫东

    • 追踪检测虾夷扇贝品质变化过程中的存活指标，生理指标以及电子鼻气味图谱的变化，建立保活流通过程中不同等级的活品虾夷扇贝电子鼻气味指纹图谱，购买市场上不同状态的活品虾夷扇贝，分别通过学习向量量化(learning vector quantization，LVQ)、概率(probabilistic neural networks，PNN)、支持向量机(support vector machine，SVM)神经网络对测试样品快速模式分类，最后通过对电子鼻传感器的筛选探索便携式快速品质鉴别设备的可能性。研究结果表明，24 h的极端胁迫环境放置较为完整的模拟了虾夷扇贝在保活流通过程中状态变差的过程；将电子鼻数据主成分分析、聚类分析结果与存活指标(开口率、缩边率以及死亡率)和生理指标(超氧化物歧化酶活性、耗氧率以及海水浊度)相结合可以把品质变化过程中的虾夷扇贝分成5个等级，并分别得到每个等级的扇贝气味指纹图谱；3种神经网络均可以对测试样品等级进行快速测定，其中支持向量机(SVM)神经网络兼具精确和快速的特点，测试样本T全部预测为等级4，测试样本N全部预测为等级3，从交叉.....。

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