作者:张红梅,王俊 单位:中国农业工程学会 出版:《农业工程学报》2006年第12期 页数:4页  (PDF与DOC格式可能不同) PDF编号:PDFNYGU2006120330 DOC编号:DOCNYGU2006120339 下载格式:PDF + Word/doc 文字可复制、可编辑
《电子鼻传感器筛选的组合优化法研究》PDF+DOC2009年第20期 赵镭,史波林,汪厚银,李志 《电子鼻在小麦品质控制中的应用研究》PDF+DOC2012年第03期 赵丹,张玉荣,林家永,周显青 《电子鼻在粮食储藏中的应用研究进展》PDF+DOC2010年第04期 周显青,崔丽静,林家永,范维燕,张玉荣 《电子鼻用于粮食储藏的研究进展》PDF+DOC2010年第05期 周显青,崔丽静,林家永,范维燕,张玉荣 《基于气敏传感器阵列的香菇品质检测方法研究》PDF+DOC2009年第08期 张红梅,于慧春,高献坤,王玲,焦国涛 《电子鼻在食品气味分析中的应用》PDF+DOC2013年第01期 贾洪锋,王鑫,邓红,周凌洁,严利强 《发展中的电子鼻技术》PDF+DOC1999年第05期 王磊,曲建岭,杨建华 《电子鼻——智能气体传感器》PDF+DOC1995年第02期 梁坚,辛德瑗,陆毅新,沈悦,胡真 《电子鼻技术及应用研究进展》PDF+DOC2011年第11期 邹慧琴,刘勇,林辉,闫永红 《基于神经网络的电子鼻检测系统研究》PDF+DOC2010年第11期 刘雪莹,关柯
  • 采用德国A irsense公司的PEN 2电子鼻系统对5个陈化年限的小麦进行了检测。对传感器信号进行方差分析和Load ing分析去掉差异不显著的传感器。最后选择传感器1、2、8、9、10的响应信号进行模式识别。对优化后的传感器阵列进行主成分分析得到结果显示5个年份的小麦被很好地区分,各个类的集中性也比较强。从BP网络分析结果可以看出netw ork1(优化后传感器阵列数据的BP网络)的预测准确率高于netw ork2(优化前传感器阵列数据的BP网络),可以更好地区分5个年份的小麦。说明对传感器进行优化去掉一些响应不显著的传感器信号并不影响模式识别结果,反而提高了电子鼻的识别性能。

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