作者：黄星奕,陈玮 单位：长沙理工大学 出版：《食品与机械》2015年第04期 页数：3页  （PDF与DOC格式可能不同） PDF编号：PDFSPJX2015040170 DOC编号：DOCSPJX2015040179 下载格式：PDF + Word/doc 文字可复制、可编辑
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    • 霉变是影响烟丝质量的重要因素之一，研究探索建立基于电子鼻技术的烟丝霉变检测方法。构建的电子鼻系统主要由5只SnO2半导体气敏传感器形成反应阵列，采用BP神经网络(back propagation neural network，BPNN)为主的模式识别方法。从每个传感器响应曲线中提取2个特征值，使用主成分分析和BP神经网络对传感器阵列的所有特征值进行处理。主成分分析结果显示：非霉变烟丝和霉变烟丝存在可区分趋势，但不同霉变程度的烟丝间存在部分重叠。进一步利用BP神经网络对霉变烟丝判别，识别正确率达到90.00%。试验表明，使用电子鼻技术可以客观、有效地区分霉变和非霉变烟丝，为有效控制烟丝质量提供了可靠途径。

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