作者:李金金,孙哲华,孟庆浩 单位:中国食品发酵工业研究院;全国食品与发酵工业信息中心 出版:《食品与发酵工业》2019年第24期 页数:5页  (PDF与DOC格式可能不同) PDF编号:PDFSPFX2019240340 DOC编号:DOCSPFX2019240349 下载格式:PDF + Word/doc 文字可复制、可编辑
《基于KPCA和RBF网络的电子鼻气体识别》PDF+DOC2007年第06期 赵赟,郭振华,刘锦淮 《电子鼻技术及其在茶叶中的应用研究》PDF+DOC2016年第09期 潘玉成,宋莉莉,叶乃兴,潘玉华 《电子鼻系统预处理方法和模式识别技术概述》PDF+DOC2016年第09期 吴君章,孔浩辉,郭伟清,甘峰 《电子鼻在农药残留检测中的应用研究进展》PDF+DOC2015年第01期 陈静,张宇帆,刘艳荣 《基于KPCA与MRVM的二元混合气体成分识别算法研究》PDF+DOC2019年第02期 陈寅生,罗中明,孙崐,许永辉,王祁 《用电子鼻鉴别卷烟的方法》PDF+DOC2004年第06期 黄祖刚,李建平,何秀丽,高晓光 《遗传算法在电子鼻中的应用研究》PDF+DOC2002年第01期 赵杰文,邹小波,潘胤飞 《电子鼻在高档消费品品质检测中的应用》PDF+DOC2009年第03期 邓平晔,杨颖,陈舜琮 《基于电子鼻的气体等级鉴别信号处理方法》PDF+DOC2007年第02期 刘瑜,田逢春,Simon X.Yang,代才莉 《基于电子鼻技术的花椒品种鉴别方法研究》PDF+DOC2013年第11期 吴莉莉,郑丹,郑宝周,林爱英,潘建斌
  • 现有电子鼻存在体积偏大、价格昂贵等问题,阻碍了其普及应用。为解决这一问题,该文提出了一种用于白酒检测的手持式电子鼻设计方案,传感器阵列由6种贴片式气体传感器和1个温湿度传感器组成,并置于一个微型仿生气室中。基于所设计的手持式电子鼻对6种白酒的识别问题进行了研究。首先,从电子鼻传感器响应中提取特征,并采用主成分分析法(principal component analysis, PCA)、核主成分分析法(kernel principal component analysis,KPCA)和核熵成分分析法(kernel entropy component analysis,KECA)进行特征降维;然后,通过支持向量机(support vector machine,SVM)、K近邻(k-nearest neighbor,KNN)和反向传播人工神经网络(back-propagation artificial neural network,BP-ANN)对白酒进行识别。结果表明,所设计的手持式电子鼻可以对不同种类的白酒进行在线检测与准确识别。

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