作者:殷勇,田先亮 单位:中国仪器仪表学会 出版:《仪器仪表学报》2007年第05期 页数:4页  (PDF与DOC格式可能不同) PDF编号:PDFYQXB2007050160 DOC编号:DOCYQXB2007050169 下载格式:PDF + Word/doc 文字可复制、可编辑
《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 《主成分分析在电子鼻鉴别分析中存在的缺陷及其改进方法》PDF+DOC2008年第10期 周海涛,殷勇 《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 《实用仿生电子鼻在黄酒检测中的应用》PDF+DOC2014年第03期 鲁小利,张秋菊,蔡小庆 《基于电子鼻的柑桔检测技术进展》PDF+DOC2014年第02期 郭莉 《基于PCA和LVQ混合神经网络算法的电子鼻系统》PDF+DOC 文政颖,米捷 《基于Labview和PCA分析方法的电子鼻设计》PDF+DOC2013年第02期 赵万,梅笑冬,朱哲,张厚博,胡小龙,王彪,卢革宇 《一种仓储环境水果腐烂监测的电子鼻系统》PDF+DOC2019年第03期 丁庆行,赵东杰,刘军,于子红 《人工智能对龙井茶等级识别研究》PDF+DOC2018年第02期 虞培力,赵粼,王晞丞,张星海 《应用电子鼻技术对水蜜桃储藏期内品质变化的研究》PDF+DOC2010年第03期 马淑凤,王周平,丁占生,王利强,徐化能
  • 在电子鼻的模式识别方法中,主成分分析(PCA)是常用的方法之一。然而,主成分分析在计算过程中消除了各变量(对应于电子鼻的各测量传感器)问的相关性,这与传感器阵列的交叠感应特性相悖,致使时常无法正确鉴别多组分物品的类别。本文将Eilks准则引入主成分分析中,解决了酒类鉴别中主成分主轴向量的选择问题,实现了3种不同种类酒的正确鉴别,突破了纯粹的主成分分析模式。同时,指出了在用电子鼻鉴别多组分物品的种类时,主成分主轴的选择并非完全按照主成分贡献率的大小来确定的,这为今后的相关研究提供了一些有益的参考。

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