作者：刘红秀,李洪波,李卫东,骆德汉 单位：中山大学 出版：《中山大学学报(自然科学版)》2010年第02期 页数：4页  （PDF与DOC格式可能不同） PDF编号：PDFZSDZ2010020050 DOC编号：DOCZSDZ2010020059 下载格式：PDF + Word/doc 文字可复制、可编辑
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    • 以新西兰市场上最受欢迎的四类鱼(红甲鱼、鲂鱼、唇指鲈和(澳洲)鲹)为对象研究鱼的新鲜度。在同一实验室环境下，运用便携式电子鼻Cyranose 320测量这四类鱼被储藏第1，2，5，6，7，8，9，10(第3，4天的未测量)天后对应的同一样品，每个样品测量一次对应每个传感器平均采样2000个左右数据，获得大约2.048&#215；106[4(鱼)&#215；8(天)&#215；32(传感器)&#215；2 000(采样)=2 048 000]个数据。将实验数据进行特征提取及人工神经网络(ANN)分析处理，得到传感器对每类鱼每天的响应模式，进而估计鱼的新鲜度，获得了91%以上的正确识别率。研究结果表明该方法是实用可行的。

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