作者:伟利国,张小超,胡小安 单位:黑龙江省农业机械学会;黑龙江省农业机械工程科学研究所 出版:《农机化研究》2009年第11期 页数:3页  (PDF与DOC格式可能不同) PDF编号:PDFNJYJ2009110590 DOC编号:DOCNJYJ2009110599 下载格式:PDF + Word/doc 文字可复制、可编辑
《电子鼻技术及其在小麦活性检测中的应用》PDF+DOC2010年第06期 伟利国,张小超,赵博,李福超 《电子鼻检测技术在粮食霉变识别中的应用研究》PDF+DOC2009年第21期 吴莉莉,林爱英,郑宝周,党建亮,李富强,郭淼,刘存祥 《基于神经网络的电子鼻肺癌早期诊断系统》PDF+DOC 赵景波,赵德安,蒋春彬 《电子鼻技术的研究进展及其在农产品加工中的应用》PDF+DOC2003年第05期 于勇,王俊,周鸣 《电子鼻技术研究进展》PDF+DOC2011年第06期 余暕浩 《电子鼻在大型商场中的安全检测》PDF+DOC2008年第13期 白俊平,汪斌 《电子鼻技术的发展及展望》PDF+DOC2006年第04期 唐向阳,张勇,丁锐,汤鹏 《电子鼻的混合气体分类研究》PDF+DOC2017年第03期 梁子跃,杨昊,黄灿灿,周建,江正伟,方志明 《人工嗅觉系统及其在临床诊断中的应用》PDF+DOC2006年第09期 颜黄苹,黄元庆 《电子鼻及其在肉品检测中的应用》PDF+DOC2005年第08期 张楠,翁江来,马长伟
  • 研制了一套能够快速对小麦霉变进行识别的电子鼻检测系统,该系统通过分析小麦的气味,从而判断所测小麦是否霉变。该电子鼻检测系统由5只TGS2600系列的气敏传感器组成,通过从每个传感器的响应曲线中提取4个特征值,采用RBF神经网络进行模式识别处理。该系统能够快速准确评判小麦的霉变情况,网络正确识别率为93.3%。实验表明,该系统对小麦霉变与否的检测是可行的、有效的。

    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。