作者:李佳婷,王俊,李园,韦逸 单位:华南理工大学 出版:《现代食品科技》2017年第04期 页数:7页  (PDF与DOC格式可能不同) PDF编号:PDFGZSP2017040460 DOC编号:DOCGZSP2017040469 下载格式:PDF + Word/doc 文字可复制、可编辑
《电子鼻检测鸡蛋货架期新鲜度变化》PDF+DOC2010年第04期 刘明,潘磊庆,屠康,刘鹏 《基于人工神经网络算法的电子鼻系统在食品无损检测中的应用》PDF+DOC2016年第10期 万赐晖,贾文珅,王纪华,吴楠京 《基于逐步判别分析和BP神经网络的电子鼻猪肉储藏时间预测》PDF+DOC2010年第10期 洪雪珍,王俊 《基于电子鼻的果园荔枝成熟阶段监测》PDF+DOC2015年第18期 徐赛,陆华忠,周志艳,吕恩利,杨径 《电子鼻技术对猪肉挥发性盐基氮的预测研究》PDF+DOC2018年第07期 蒙万隆,郑丽敏,杨璐,程国栋,许姗姗 《茶叶中茶多酚含量电子鼻技术检测模型研究》PDF+DOC2012年第03期 张红梅,田辉,何玉静,常粉玲,余泳昌 《基于电子鼻的番茄种子发芽率检测》PDF+DOC2011年第12期 程绍明,王俊,马杨珲,王永维,韦真博 《基于电子鼻的鱼粉中挥发性盐基氮检测模型比较》PDF+DOC2010年第04期 刘辉,牛智有 《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 《基于电子鼻和神经网络的牛肉新鲜度的检测》PDF+DOC2014年第04期 洪雪珍,韦真博,海铮,王俊
  • 鸡蛋新鲜度检测十分重要,为实现无损检测鸡蛋新鲜度,该文利用电子鼻技术,通过挥发物的检测来尝试对20℃、70%RH贮藏条件下的鸡蛋新鲜度进行预测。并测量鸡蛋的理化指标(哈夫单位和蛋黄指数)作为新鲜度的衡量标准。通过线性判别分析对储藏不同天数的鸡蛋进行分类分析,发现线性判别分析能较好地区分不同储藏天数的鸡蛋,判别函数的总贡献率为75.70%;利用多元线性回归和BP神经网络分析法建立电子鼻响应信号和鸡蛋理化指标之间的关系模型,所建多元线性回归模型的相关系数达0.84以上,相对误差在8.00%左右;所建BP神经网络模型的相关系数达0.84以上,相对误差在9.00%左右。说明电子鼻技术对鸡蛋新鲜度具有一定的预测能力,该研究可为鸡蛋新鲜度的无损检测提供参考。

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