作者:张红梅,邹光宇,王淼森,肖焱中,田辉,王万章 单位:中国微米纳米技术学会;东南大学 出版:《传感技术学报》2018年第03期 页数:6页  (PDF与DOC格式可能不同) PDF编号:PDFCGJS2018030270 DOC编号:DOCCGJS2018030279 下载格式:PDF + Word/doc 文字可复制、可编辑
《基于气敏传感器阵列的茶叶等级检测方法研究》PDF+DOC2010年第02期 张红梅,高献坤,徐国强,余泳昌 《基于电子鼻的三疣梭子蟹鲜度评价方法研究》PDF+DOC2016年第04期 苗钰湘,汤海青,欧昌荣,曹锦轩,宋玉玲,陈明辉 《基于电子鼻不同识别模式对不同品牌酱油的区分与识别》PDF+DOC2016年第02期 安莹,孙桃 《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 《基于电子鼻传感器阵列优化的甜玉米种子活力检测》PDF+DOC2017年第21期 张婷婷,孙群,杨磊,杨丽明,王建华 《利用电子鼻分析熬制时间对3种食用菌汤风味的影响》PDF+DOC2010年第16期 李琴,朱科学,周惠明 《电子鼻技术在茶叶品质检测中的应用研究》PDF+DOC2008年第05期 于慧春,王俊 《电子鼻在食品领域的应用》PDF+DOC2014年第25期 纪飞,李静,李臻峰,宋飞虎,徐晚秀 《电子鼻在水产品品质检测中的应用研究进展》PDF+DOC2014年第05期 杜利农,柴春祥,郭美娟 《基于电子鼻的不同香型白酒快速识别》PDF+DOC2013年第11期 柯永斌,周红标,李珊,王江星
  • 为提高电子鼻对不同品质茶叶的识别能力,分别提取电子鼻传感器信号的总体平均值、上升阶段斜率平均值和相对稳态平均值作为特征值,对电子鼻传感器阵列进行多特征数据融合优化。首先对原始数据进行归一化处理,统一值的量纲和数量级;通过因子载荷分析,去除各个象限内主成分投影较小和投影重叠的因子,对多特征向量矩阵进行优化;最后采用单因素方差分析,缩小不同品质茶叶组内间距,增大组间间距,更利于实现茶叶品质的区分。结果显示,主成分分析(PCA)可有效区分3种不同等级茶叶,因子载荷优化使各品质茶叶组内间距减小,单因素方差优化使一级与二级茶叶区分效果更明显;线性判别分析(LDA)效果要优于PCA分析,3个不同等级的茶叶可得到极为明显的区分。研究结果表明,用多特征优化融合可有效提取电子鼻对茶叶的响应信息,有利于对不同品质茶叶进行识别。

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