《基于电子鼻和改进无监督鉴别投影算法的大闸蟹新鲜度识别方法》PDF+DOC
作者:朱培逸,徐本连,鲁明丽,施健,吕岗
单位:北京食品科学研究院
出版:《食品科学》2017年第18期
页数:7页 (PDF与DOC格式可能不同)
PDF编号:PDFSPKX2017180480
DOC编号:DOCSPKX2017180489
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通过自制电子鼻系统采集活体大闸蟹的气味信息,采用流行学习算法对大闸蟹样本的多维特征响应进行降维,提取样本的低维特征向量,再利用反向传播神经网络实现对大闸蟹新鲜度的识别,并与理化指标挥发性盐基氮进行比较。结果表明,基于该算法的大闸蟹新鲜度识别的准确度可达到98.1%,且依据电子鼻技术与依据理化指标判断结果基本一致,因此采用电子鼻技术的大闸蟹新鲜度无损识别方法是可行的。
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