作者：徐赛,陆华忠,王亚娟,周志艳,姜焰鸣,吕恩利 单位：北京市粮食科学研究所 出版：《食品科技》2016年第03期 页数：6页  （PDF与DOC格式可能不同） PDF编号：PDFSSPJ2016030630 DOC编号：DOCSSPJ2016030639 下载格式：PDF + Word/doc 文字可复制、可编辑
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    • 提出了一种电子鼻与物理特征相融合的多源信息融合识别方法，并探究其识别猕猴桃贮藏时间的可行性。根据猕猴桃失重率变化可知，随着贮藏时间的增加，猕猴桃的失重率呈线性上升的趋势。提取特征值后，分别采用线性判别分析(LDA)、欧氏距离分析(ED)、支持向量机(SVM)和过载分析(Loadings)对2种识别方法(单一的电子鼻识别以及电子鼻与物理特征融合识别)进行模式识别。结果表明，电子鼻与物理特征融合识别法可比单一采用电子鼻识别法获得更多样本信息，在分类过程中使得不同样本之间的距离更大，识别效果更佳。电子鼻与物理特征融合不仅可以获得更多的样本信息，并且可以最大限度地保留单一电子鼻识别得到的各传感器贡献度，从而获得更好的分类识别效果。

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