作者：朱龙图,李名伟,夏晓蒙,黄东岩,贾洪雷 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》2020年第03期 页数：9页  （PDF与DOC格式可能不同） PDF编号：PDFNYJX2020030200 DOC编号：DOCNYJX2020030209 下载格式：PDF + Word/doc 文字可复制、可编辑
《基于GRNN的水下爆炸容器动态响应预测》PDF+DOC2018年第04期 李琳娜,李甜,钟冬望,涂圣武,刘洋 《黄山毛峰茶贮藏时间电子鼻检测方法研究》PDF+DOC2016年第04期 杨春兰,薛大为,鲍俊宏 《基于电子舌的鳓鱼固态发酵过程理化指标预测模型》PDF+DOC2015年第11期 管娟,欧昌荣,汤海青,曹锦轩,秦影,高亚文 《PCA-BPNN在黄山毛峰茶贮藏时间检测中的应用》PDF+DOC2016年第03期 杨春兰,薛大为 《猪肉肠掺杂鸡肉的电子舌识别研究》PDF+DOC2017年第11期 范文教,易宇文,徐培,杨长平,张永奎 《基于电子舌的大豆分离蛋白苦味分析与评价技术研究》PDF+DOC2019年第06期 芦建超,惠延波,胡晓利,布冠好 《基于ARIMA预测模型和混合补偿算法的医用耗材检漏仪应用研究》PDF+DOC2019年第03期 王立华,孙少通,单恒,梁佳玮 《电子鼻和电子舌在水果检测中的应用进展》PDF+DOC2019年第10期 任二芳,牛德宝,温立香,刘功德,谢朝敏,程三红 《人工神经网络的苹果气体识别算法研究》PDF+DOC2010年第02期 杨艳菊,黄成钧 《食醋陈化期电子鼻的监测研究》PDF+DOC2014年第07期 乔艳霞,李志西,Niamat Ullah,靳玉红,李瑞

    • 为了实现土壤有机质快速、准确的测量，提出了一种基于人工嗅觉的土壤有机质含量检测方法。首先，由不同温度控制的10个气体传感器所构成的阵列对土壤样品气体进行采集；然后，提取每个传感器响应曲线上的7个特征(包括最大值、最小值、平均值、平均微分系数、响应面积、第30秒的瞬态值和第60秒的瞬态值)，构建嗅觉特征空间；对特征空间优化后，采用回归算法建立预测模型。为减小不同测定算法、异常样本以及冗余特征对模型预测性能的影响，在应用蒙特卡罗抽样(Monte Carlo sampling，MCS)法剔除异常样本的基础上，采用主成分分析(Principal component analysis，PCA)法对特征空间进行降维处理，评估了包括偏最小二乘法回归(Partial least square regression，PLSR)、支持向量机回归(Support vector machine regression，SVR)和BP神经网络(Back propagation neural network，BPNN)等3种建模方法对土壤有机质含量的预测性能，选用决定系数R2、均方根误.....。

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