作者：梅笑冬,王彪,朱哲,赵培陆,胡小龙,卢革宇 单位：吉林大学 出版：《吉林大学学报(信息科学版)》2014年第04期 页数：6页  （PDF与DOC格式可能不同） PDF编号：PDFCCYD2014040050 DOC编号：DOCCCYD2014040059 下载格式：PDF + Word/doc 文字可复制、可编辑
《电子鼻技术的研究进展及其在农产品加工中的应用》PDF+DOC2003年第05期 于勇,王俊,周鸣 《电子鼻检测技术研究进展》PDF+DOC2012年第10期 刘宁晶,史波林,赵镭,屠振华,庆兆珅,籍保平,周峰 《电子鼻技术研究进展》PDF+DOC2011年第06期 余暕浩 《电子鼻及其在各领域的最新研究进展》PDF+DOC2010年第03期 金翠云,崔瑶,王颖 《基于SnO_2气体传感器阵列电子鼻系统设计》PDF+DOC2009年第11期 王振军,张文超,程春荣 《电子鼻技术及其在小麦霉变检测中的应用》PDF+DOC2009年第11期 伟利国,张小超,胡小安 《电子鼻检测技术在粮食霉变识别中的应用研究》PDF+DOC2009年第21期 吴莉莉,林爱英,郑宝周,党建亮,李富强,郭淼,刘存祥 《手持式电子鼻的实现》PDF+DOC2006年第12期 徐后坤,胡木林,谢长生 《一种基于电子鼻的辛味中药材的分类鉴别方法研究》PDF+DOC2015年第03期 范丹君,骆德汉,于昊 《基于Labview的电子鼻系统开发与应用》PDF+DOC2014年第03期 张海平,宁珂,潘云鹏,陈栋琳,门洪

    • 针对电子鼻在化妆品领域的应用推广问题，研制了一套用于香水识别的电子鼻系统。该系统主要包括数据采集，信号调理，特征提取和模式识别。硬件以微控制器dsPIC30F6014A为核心，根据香水气味合理地选择了3个广谱型气敏传感器，并加入温湿度传感器；软件利用基于COM组件的VC和Matlab混合编程，设计并实现了内嵌模式识别算法的上位机监控软件，并发布成可执行文件。模式识别采用支持向量机(SVM：Support Vector Machine)方法，相比PCA(Principal Component Analysis)、神经网络等算法提高了小样本情况下的泛化性能。利用该系统对4种香水进行训练、识别，分类准确率达92%，检测结果表明，该电子鼻系统在香水识别方面具有较高的准确性和稳定性。

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