作者：芦建超,惠延波,胡晓利,布冠好 单位：河南工业大学 出版：《河南工业大学学报(自然科学版)》2019年第06期 页数：6页  （PDF与DOC格式可能不同） PDF编号：PDFZZLS2019060110 DOC编号：DOCZZLS2019060119 下载格式：PDF + Word/doc 文字可复制、可编辑
《猪肉肠掺杂鸡肉的电子舌识别研究》PDF+DOC2017年第11期 范文教,易宇文,徐培,杨长平,张永奎 《基于RBF网络的高炉热流分析传感器故障诊断》PDF+DOC2007年第06期 陈至坤,陈少敏,李福进,王福斌,郭建飞,董传阳 《采用电子舌对不同品种酒花酿造葡萄酒滋味的分析》PDF+DOC 戢得蓉,段丽丽,易宇文,赵佳佳,杨晓仪 《电子舌快速检测食用植物油掺伪》PDF+DOC2018年第10期 刘雅婧,袁建,鞠兴荣,邢常瑞,何荣,陈尚兵 《电子舌检测不同冷藏时间草莓鲜榨汁的品质变化》PDF+DOC2012年第23期 高利萍,王俊,崔绍庆 《基于电子舌技术的卷烟主流烟气味觉识别》PDF+DOC2011年第08期 顾永波,肖作兵,刘强,李智宇,冒德寿,冯涛,田怀香,许建营,侯春,李海涛 《基于RBF时间序列预测器的传感器故障诊断方法研究》PDF+DOC2010年第05期 曹正洪,沈继红 《基于电子舌技术区分酸奶的滋味》PDF+DOC2015年第04期 丛艳君,易红,郑福平 《电子舌在鸡精调味料味觉差异分析中的应用》PDF+DOC2014年第10期 秦蓝,李凤华,田怀香,于海燕 《基于电子舌的微冻鲢鱼新鲜度识别研究》PDF+DOC2014年第02期 易宇文,范文教,贾洪峰,孙俊秀,陈云川

    • 使用法国Astree电子舌对大豆分离蛋白的苦味进行分析研究。利用主成分分析(PCA)和判别因子分析(DFA)对采集到的味觉信息进行定性分析，基于偏最小二乘法和RBF神经网络建立苦味定量预测模型。结果表明：主成分分析和判别因子分析均可判别配方的苦味程度，RBF神经网络预测模型预测集的RMSE为0. 010和0. 007，偏最小二乘预测模型预测集的RMSE为0. 035和0. 093。表明采用RBF神经网络建立的预测模型预测效果更好，研究结果为大豆分离蛋白苦味评价体系提供了一种全新的方法。

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