作者：徐克明,王俊,邓凡霏,韦真博,程绍明 单位：中国农业工程学会 出版：《农业工程学报》2017年第03期 页数：7页  （PDF与DOC格式可能不同） PDF编号：PDFNYGU2017030380 DOC编号：DOCNYGU2017030389 下载格式：PDF + Word/doc 文字可复制、可编辑
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    • 为更好地进行山核桃陈化时间检测，论文拟通过传感器阵列优化来有效提高电子鼻对其区分预测能力。该文依据响应曲线保留响应明显的传感器，并在提取传感器特征值构成初始特征矩阵的基础上，结合均值分析、变异系数分析、聚类分析、相关性分析和多重共线性分析进行逐步优化以获取最终优化传感器阵列。对优化前后的数据采用主成分分析法(principal component analysis，PCA)和偏最小二乘回归(partial least squares regression，PLSR)进行样品区分和预测能力的对比。结果表明：通过优化，经不同人工陈化时间(0、5、10、15d)处理的山核桃能有效区分开，且在PCA得分图中更为聚集；优化后的陈化时间回归模型(R2=0.933 4)较优化前(R2=0.888 7)具有更好的预测能力。说明所给出的阵列优化方法有效可行，为电子鼻针对性检测提供了一种思路。

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