作者:邵雅雯,骆德汉,武琳,李江勇 单位:沈阳仪表科学研究院有限公司 出版:《仪表技术与传感器》2011年第11期 页数:3页  (PDF与DOC格式可能不同) PDF编号:PDFYBJS2011110260 DOC编号:DOCYBJS2011110269 下载格式:PDF + Word/doc 文字可复制、可编辑
《基于扩散映射和LDA的辛味中药材鉴别研究》PDF+DOC2015年第05期 陈惠勤,骆德汉 《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 《百草油鉴别分类的电子鼻实现方法研究》PDF+DOC2010年第07期 庄家俊,骆德汉,邹宇华 《LDA优化电子鼻传感器阵列的研究》PDF+DOC2012年第01期 费雅君,白雪,康小红 《基于电子鼻的中药材鉴别新方法研究》PDF+DOC2011年第10期 刘红秀,骆德汉,李卫东,王燕 《基于仿生嗅觉的中药材鉴别的实现》PDF+DOC2009年第04期 刘红秀,姬生国,庄家俊,李卫东 《利用电子鼻区分不同国家的烤烟》PDF+DOC2008年第03期 朱先约,宗永立,李炎强,谢剑平 《基于电子鼻技术的稻米气味检测与品种识别》PDF+DOC2011年第06期 胡桂仙,王俊,王建军,王小骊 《基于GPRS的远程检测无线电子鼻系统》PDF+DOC2015年第04期 陈新伟,王俊,沈睿谦 《0℃冷藏三文鱼片新鲜度综合评价》PDF+DOC2014年第11期 丁婷,李婷婷,励建荣
  • 在电子鼻的模式识别方法中,线性判别分析(Linear Discriminant Analysis,LDA)是常用的方法之一。然而,当样本类内散布矩阵奇异时,使用传统的基于Fisher准则的LDA算法会出现小样本问题。将最大散度差准则引入线性判别分析中,不仅可以解决小样本问题,实现3种不同产地中药材的正确鉴别,而且分类效果更好。结果表明:对3组样本的最终判别结果达到了97.8%的正确判别率,误判的待测样本只发生在安徽白术。

    提示:百度云已更名为百度网盘(百度盘),天翼云盘、微盘下载地址……暂未提供。