作者：梅从立,束栋鑫,江辉,黄文涛,刘国海 单位：中国农业机械学会;中国农业机械化科学研究院 出版：《农业机械学报》2014年第11期 页数：6页  （PDF与DOC格式可能不同） PDF编号：PDFNYJX2014110300 DOC编号：DOCNYJX2014110309 下载格式：PDF + Word/doc 文字可复制、可编辑
《固态发酵过程电子鼻系统传感器阵列优化研究》PDF+DOC2016年第04期 束栋鑫,杨铭,梅从立,廖志凌,刘国海 《用高分一号数据提取玉米面积及精度分析》PDF+DOC2015年第06期 郭燕,武喜红,程永政,王来刚,刘婷 《基于单类支持向量机的电子鼻在白酒真假识别中的应用》PDF+DOC2015年第12期 周宇,孟庆浩,亓培锋,井雅琪,曾明 《粗糙集在无线传感器网络安全中的应用研究》PDF+DOC2015年第07期 陈晶 《基于电子鼻的呼气无创肝癌检测方法研究》PDF+DOC2020年第04期 郝丽俊,黄钢 《基于物联网的大田农业监测系统设计》PDF+DOC2018年第21期 汪姚强,吴名功,霍星,邵堃 《基于小波去噪和支持向量机的苹果品种识别法》PDF+DOC2007年第03期 邹小波,赵杰文 《基于PSO-SVM的白酒品质鉴别电子鼻》PDF+DOC2011年第11期 蒋鼎国,周红标,耿忠华 《基于GPRS的远程检测无线电子鼻系统》PDF+DOC2015年第04期 陈新伟,王俊,沈睿谦 《基于支持向量机多分类器的室内外场景感知算法》PDF+DOC2015年第11期 阮锦佳,罗丹,罗海勇

    • 基于电子鼻监控数据，建立基于高斯过程的状态监控分类器，实现对秸秆饲料固态发酵过程的有效监测。秸秆饲料固态发酵过程实验周期为7 d，每隔24 h利用电子鼻系统对发酵气体监测数据进行采集。该发酵实验共分20批次，其中10批次实验数据用来训练高斯过程分类器，其余10批次实验数据用来测试所训练分类器的性能。实验结果表明所采用电子鼻系统可以对秸秆饲料固态发酵过程状态进行有效监控。将所训练高斯过程分类器与支持向量机、神经网络分类器进行比较表明，基于高斯过程分类器的正确率为100%，高于基于支持向量机、神经网络分类器的正确率85.71%、94.29%，能够更好地实现对秸秆饲料固态发酵过程的监测。

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