作者:梁威,张丽娜,王欢,郭小伟 单位:中国技术经济学会 出版:《科学技术与工程》2013年第04期 页数:5页  (PDF与DOC格式可能不同) PDF编号:PDFKXJS2013040230 DOC编号:DOCKXJS2013040239 下载格式:PDF + Word/doc 文字可复制、可编辑
《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 《基于支持向量机的混合气体定量分析》PDF+DOC 谢亮 《电子鼻/舌在酒类品质检测中的应用研究进展》PDF+DOC2015年第11期 丁兴林,张宇林,周红标 《电子鼻技术对猪肉挥发性盐基氮的预测研究》PDF+DOC2018年第07期 蒙万隆,郑丽敏,杨璐,程国栋,许姗姗 《基于集成气体传感器阵列的电子鼻系统》PDF+DOC2003年第08期 杨建华,侯宏,王磊,刘福 《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 《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 《电子鼻技术在鱼粉酸价检测中的应用》PDF+DOC2011年第01期 刘辉,牛智有 《电子鼻气体定量分析中灰色建模及应用》PDF+DOC2009年第10期 王鑫磊,袁祖强,殷晨波 《基于FastICA和神经网络的电子鼻模式识别》PDF+DOC2007年第01期 王岩,陈向东,赵静
  • 为了简单准确的检测葡萄酒的种类,建立了电子鼻检测系统。以三种具有相似气味的葡萄酒的种类识别为实验背景,根据葡萄酒散发的气味合理的选用了八个气敏传感器。利用主成份分析方法对传感器阵列进行优化,最后确定选用四个传感器为最终的传感器阵列,并借助Fisher判别分析方法检验其效果。使用SVM算法及BP算法分别对不同训练样本数的葡萄酒做对比实验。实验结果表明,基于PCA-SVM模式识别算法有很高的识别精度,很强的分类能力,而且在小样本分类识别实验中有着潜在的优势。

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