作者：陈全胜,江水泉,王新宇 单位：长沙理工大学 出版：《食品与机械》2008年第01期 页数：3页  （PDF与DOC格式可能不同） PDF编号：PDFSPJX2008010470 DOC编号：DOCSPJX2008010479 下载格式：PDF + Word/doc 文字可复制、可编辑
《电子舌技术背景与研究进展》PDF+DOC2007年第04期 邓少平,田师一 《利用电子舌识别炒青绿茶的等级》PDF+DOC2007年第28期 王新宇,陈全胜 《基于电子舌技术不同超声处理时间的奶酪滋味区分》PDF+DOC2015年第06期 丛艳君,易红,郑福平 《电子舌在鲜榨橙汁掺假识别中的应用研究》PDF+DOC2015年第06期 张淼,贾洪锋,李燮昕,王熙 《电子鼻和电子舌技术在葡萄酒检测中的应用概述》PDF+DOC2016年第10期 张昱,侯旭杰 《电子鼻和电子舌在水果检测中的应用进展》PDF+DOC2019年第10期 任二芳,牛德宝,温立香,刘功德,谢朝敏,程三红 《基于电子舌技术的卷烟主流烟气味觉识别》PDF+DOC2011年第08期 顾永波,肖作兵,刘强,李智宇,冒德寿,冯涛,田怀香,许建营,侯春,李海涛 《电子鼻、电子舌在茶叶审评中的应用》PDF+DOC2007年第03期 赵爱凤,于国锋,刘晓艳,李顺凯 《基于电子舌和多元数据分析的咖啡焙炒度检测方法研究》PDF+DOC2015年第02期 王凯丽,董文江,谷风林,张彦军,陆敏泉 《电子舌在食品检测中的应用研究进展》PDF+DOC2013年第08期 贾洪锋,邓红,何江红,周凌洁

    • 目的：尝试利用电子舌技术来评判茶叶等级，以提高评判结果的客观性和公正性；方法：试验以4个等级的炒青绿茶为研究对象，对获取的电子舌数据，利用K最近邻域(KNN)模式识别方法建立茶叶等级质量的评判模型，在模型建立过程中，模型参数K和主成分因子数(PCs)通过交互验证的方法被优化；结果：在K=1和PCs=5时，所得到的模型最佳，模型交互验证识别率为97.5%，对预测集中样本进行验证时，预测识别率为100%；结论：电子舌技术与适当的模式识别方法相结合可以成功地评判茶叶的质量等级。

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