作者：张红梅,侯明涛,王淼森,何玉静,王万章 单位：河南农业大学 出版：《河南农业大学学报》2016年第03期 页数：5页  （PDF与DOC格式可能不同） PDF编号：PDFNNXB2016030080 DOC编号：DOCNNXB2016030089 下载格式：PDF + Word/doc 文字可复制、可编辑
《信阳毛尖茶品质等级的电子鼻检测》PDF+DOC2010年第04期 张红梅,李燕,王玲,刘伟,何玉静,焦国涛 《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 《电子鼻传感器阵列优化与谷物霉变程度的检测》PDF+DOC2007年第06期 张红梅,王俊,叶盛,于慧春,田晓静 《电子鼻技术在谷物霉变识别中的应用》PDF+DOC2005年第03期 潘天红,陈山,赵德安 《电子鼻快速检测谷物霉变的研究》PDF+DOC2004年第04期 邹小波,赵杰文 《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 《电子鼻鉴别有机磷农药的一种特征提取方法》PDF+DOC2009年第09期 徐茂勃,殷勇,于慧春 《电子鼻技术的发展及展望》PDF+DOC2006年第04期 唐向阳,张勇,丁锐,汤鹏 《针对鳊鱼新鲜度的气敏传感器筛选与阵列构建》PDF+DOC2013年第19期 黄星奕,顾菲菲

    • 为探索玉米品质的快速检测方法，利用由10个气敏传感器组成阵列的电子鼻系统对6个品质不同的玉米挥发性气味进行了检测分析，并将10个传感器对不同品质玉米的响应进行了方差分析。结果表明，10个传感器对品质不同的玉米响应差异显著，多重比较显示存在3个冗余传感器。去掉3个冗余传感器后对电子鼻检测信号进行主成分分析，结果显示6个品质不同的玉米能被很好的区分。采用BP神经网络建立传感器信号和玉米菌落总数之间的预测模型。通过测试集对BP网络模型进行验证得到菌落总数的预测值和测试值的相关系数为0.93，预测平均相对误差为2.44%、最大相对误差为15.82%。

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