作者:李鑫星,董保平,杨铭松,张国祥,张小栓,成建红 单位:中国农业机械学会;中国农业机械化科学研究院 出版:《农业机械学报》2019年第05期 页数:9页  (PDF与DOC格式可能不同) PDF编号:PDFNYJX2019050430 DOC编号:DOCNYJX2019050439 下载格式:PDF + Word/doc 文字可复制、可编辑
《电子鼻在食品工业中的应用》PDF+DOC2000年第03期 史志存,李建平,崔大付,朱敏慧 《电子鼻》PDF+DOC1998年第04期 唐宗岳,秦树基,吴忠洁 《基于圆锥形仿生气体室的鸡肉新鲜度电子鼻检测技术》PDF+DOC2011年第S2期 常志勇,陈东辉,门海涛,佟金,谢军 《电子鼻技术在猪肉新鲜度识别中的应用》PDF+DOC2008年第02期 孙钟雷 《基于KPCA和SOM网络的电子鼻大闸蟹新鲜度评价》PDF+DOC2017年第02期 朱培逸,顾晓云,杜洁,徐本连,鲁明丽 《电子鼻定量检测淡水鱼新鲜度的方法研究》PDF+DOC2016年第12期 杨春兰,薛大为 《基于LabVIEW的嵌入式电子鼻系统设计》PDF+DOC2020年第03期 陈开兵,贾红雯,武斌,钮永莉 《不同储藏时间柑橘电子鼻检测研究》PDF+DOC2006年第06期 胡桂仙,王俊,海铮,王小骊 《电子鼻技术及其在水产品新鲜度监测中应用》PDF+DOC2010年第12期 马莉,杨信廷,孙传恒 《应用电子鼻技术检测肉与肉制品的风味和品质》PDF+DOC2015年第12期 孙钦秀,董福家,陈倩,孔保华
  • 为了实现对不同冷藏温度下三文鱼新鲜度的检测与识别,设计了一种用于三文鱼气味指纹采集与新鲜度辨识的电子鼻系统。电子鼻系统由密闭检测气室、半导体气体传感器阵列、数据采集模块、模式识别模块和显示界面等组成。电子鼻模式识别方法采用核机器学习方法,以支持向量机(SVM)作为学习机。采集0、4、6℃温度下冷藏三文鱼样本的气味数据,对不同核函数及参数的核机器学习模型进行训练与测试,最终确定了适于此电子鼻系统识别三文鱼新鲜度的最佳核机器学习模型:核函数选用多项式核函数,核参数q取3,γ取15,c取0。此模型对不同温度冷藏三文鱼样本的冷藏时间具有一定的辨识能力,对于测试集,0℃允许偏差1 d预测正确率为92. 86%,4℃无偏差预测正确率为88. 89%、允许偏差1 d预测正确率100%,6℃无偏差预测正确率为75. 00%、允许偏差1 d预测正确率100%。将辨识结果与主成分分析结果(PCA)进行对比,此模型具有明显的优势。

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