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基于电子鼻和电子舌与1D-CNN-LSTM模型的花椒产地快速溯源检测 被引量：4
1
作者 张擎 杨晓婧 +4 位作者 金鑫宁 陈立同 高文 王志强 姜春磊 《传感技术学报》 CAS CSCD 北大核心 2024年第5期904-912,共9页
针对不同产地花椒产品的溯源问题,提出一种基于电子鼻和电子舌结合一维卷积神经网络(One Dimension-Convolutional Neural Networks,1D-CNN)-长短期记忆网络(Long Short-Term Memory,LSTM)混合模型的花椒产地快速检测方法。以5个不同产... 针对不同产地花椒产品的溯源问题,提出一种基于电子鼻和电子舌结合一维卷积神经网络(One Dimension-Convolutional Neural Networks,1D-CNN)-长短期记忆网络(Long Short-Term Memory,LSTM)混合模型的花椒产地快速检测方法。以5个不同产地的花椒为试验对象,采用电子舌和电子鼻分别采集花椒样本的味觉和嗅觉指纹图谱信息,根据信号特点分别设计1D-CNN提取味觉和嗅觉信号中的局部空间特征,然后采用LSTM捕捉信号的时间序列特征,最后采用多层感知机融合两种特征并进行分类识别。实验结果表明,电子鼻与电子舌信息融合对不同产地花椒的分辨准确率优于单一设备,与其他深度模型相比,所提的模型分类准确性更高,其准确率、精确率、召回率、F1分数分别达到99.0%、99.1%、99.0%、0.989。以上研究将为不同产地花椒的快速鉴定提供新的方法,并为其他农产品的产地溯源检测提供新的研究思路。 展开更多
关键词 传感器信号处理 花椒 产地溯源 电子鼻 电子舌 特征融合 卷积神经网络 长短期记忆网络
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电子鼻的深度神经网络算法实现可燃气体检测的研究 被引量：1
2
作者 房瑞山 薛莹莹 +3 位作者 陈畅明 向奕 王平 万浩 《传感技术学报》 CAS CSCD 北大核心 2024年第9期1518-1524,共7页
提出了一种将格拉姆角场与深度残差卷积神经网络相结合的电子鼻气体识别算法,可以提高燃气中常见混合危险气体的识别准确度。通过对电子鼻的气体样本数据都进行格拉姆角场(Graham Angle Field,GAF)变换,使得上位机接收到的二维传感器响... 提出了一种将格拉姆角场与深度残差卷积神经网络相结合的电子鼻气体识别算法,可以提高燃气中常见混合危险气体的识别准确度。通过对电子鼻的气体样本数据都进行格拉姆角场(Graham Angle Field,GAF)变换,使得上位机接收到的二维传感器响应数据,经过升维后成为可以输入到卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)中的三维数据形式,从而发挥了CNN特征提取能力强、模型收敛快和识别准确率高的优势。实验结果表明,该算法在干扰气体存在下的情况下,对CO和CH4的检测准确率分别达到93.04%和92.43%,通过与多种主流算法进行对比和分析,表明该算法具有抗干扰性高、检测准确率高的优点,为实际环境中干扰气体存在时的可燃气体高可靠性和特异性检测提供了一种具有良好应用前景的智能识别算法。 展开更多
关键词 电子鼻 气体识别 模式识别 卷积神经网络
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基于电子鼻和机器视觉的鱼肉新鲜度检测研究 被引量：3
3
作者 袁也 周博 吴泽玮 《食品与发酵工业》 CAS CSCD 北大核心 2024年第24期313-320,共8页
为了提升鱼肉新鲜度检测的准确率,该研究采用了电子鼻、机器视觉和多数据融合技术快速地检测冷藏鱼肉的新鲜度。挥发性盐基氮含量与新鲜度密切相关且易于测量,因此被选定作为鱼肉新鲜度的指标;用机器视觉和电子鼻获取样品的图像和气味... 为了提升鱼肉新鲜度检测的准确率,该研究采用了电子鼻、机器视觉和多数据融合技术快速地检测冷藏鱼肉的新鲜度。挥发性盐基氮含量与新鲜度密切相关且易于测量,因此被选定作为鱼肉新鲜度的指标;用机器视觉和电子鼻获取样品的图像和气味信息。应用反向传播神经网络、卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)和卷积神经网络-门控循环单元-注意力(CNN-GRU-Attention)3种模型对鱼肉新鲜度进行3分类和7分类预测。结果表明,3分类和7分类实验中,3种模型利用电子鼻数据进行分类的效果均优于机器视觉方法。此外,对原始数据进行融合后,3个模型的分类准确率均有提升。特别是基于CNN-GRU-Attention模型的多感官数据融合方法在本次研究中效果最优,其在测试集上的准确率分别达97.61%和90.48%。研究结果表明,采用多感知检测技术结合CNN-GRU-Attention预测模型能够有效地提高鱼肉新鲜度检测的准确性。 展开更多
关键词 鱼肉新鲜度 电子鼻 机器视觉 数据融合 神经网络
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电子鼻和电子舌结合LSTM-AM-M1DCNN检测枸杞产地 被引量：4
4
作者 马泽亮 刘雅倩 +3 位作者 程琦峰 王萍萍 杨甜星 杜岗 《食品与机械》 CSCD 北大核心 2024年第12期51-58,共8页
[目的]实现枸杞产地的快速检测。[方法]提出了一种基于电子鼻和电子舌的长短期记忆网络—注意力机制—多尺度一维卷积神经网络(LSTM-AM-M1DCNN)模型的枸杞产地快速判别方法。采用电子鼻和电子舌分别对5种不同产地的枸杞进行检测,将采集... [目的]实现枸杞产地的快速检测。[方法]提出了一种基于电子鼻和电子舌的长短期记忆网络—注意力机制—多尺度一维卷积神经网络(LSTM-AM-M1DCNN)模型的枸杞产地快速判别方法。采用电子鼻和电子舌分别对5种不同产地的枸杞进行检测,将采集回来的信息进行融合,并采用LSTM-AM-M1DCNN对融合后的数据进行分类判别。[结果]相比于传统的LSTM、CNN方法,LSTM-AM-M1DCNN能够有效提取到电子鼻和电子舌数据中深层特征信息,其测试集准确率、精确率、召回率、F_(1)-Score分别为97.4%,97.6%,97.4%,0.974。[结论]采用LSTM-AM-M1DCNN解决了传统卷积神经网络无法充分提取时序、时空特征的缺陷,适合对电子鼻和电子舌采集到的数据进行处理,可有效判别枸杞产地。 展开更多
关键词 枸杞 产地 电子鼻 电子舌 长短期记忆网络 多尺度一维卷积神经网络
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神经网络在超声催化气体单传感器的应用研究 被引量：2
5
作者 张家铖 孙志峻 +1 位作者 张嘉亮 何永胜 《仪表技术与传感器》 CSCD 北大核心 2024年第7期1-7,12,共8页
超声催化气体传感器是一种具备识别气体种类与分析气体浓度能力的新型单气体传感器,现有的数据库识别与K值判别方法存在校准工作量大与识别准确率不高的问题,因此提出一种基于神经网络的气体种类与浓度识别方法。结合实验采集的数据,利... 超声催化气体传感器是一种具备识别气体种类与分析气体浓度能力的新型单气体传感器,现有的数据库识别与K值判别方法存在校准工作量大与识别准确率不高的问题,因此提出一种基于神经网络的气体种类与浓度识别方法。结合实验采集的数据,利用随机森林(RF)与互信息(MI)等特征选择方法选择最优特征组合,设计神经网络结构,实现气体种类和浓度识别。实验表明:气体分类模型预测在1%~20%爆炸下限(LEL)浓度的甲醇、乙醇、丙酮和氢气分类正确率能达到96.88%,通过鲸鱼算法优化后的分类模型分类正确率提高至97.82%;气体浓度预测模型对甲醇、乙醇、丙酮和氢气浓度预测误差分别为3.49%、2.5%、10.12%、9.76%。结果表明,神经网络能有效进行超声催化气体单传感器的气体分类与浓度识别。 展开更多
关键词 电子鼻 超声催化 单传感器 气体识别 神经网络 智能优化
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基于电子鼻的玫瑰香葡萄货架期品质预测及新鲜度判别研究 被引量：1
6
作者 闫雨桐 史策 +4 位作者 韩帅 孙传恒 邢斌 刘峻 吉增涛 《山地农业生物学报》 2024年第6期1-7,20,共8页
本研究构建了一个快速准确的玫瑰香葡萄货架期品质判别预测模型,以最大化玫瑰香葡萄的商品价值。通过利用电子鼻分析技术对不同温度(0、10和20℃)条件下玫瑰香葡萄货架期内挥发性气体进行检测,采用偏最小二乘法(Partial Least Squares R... 本研究构建了一个快速准确的玫瑰香葡萄货架期品质判别预测模型,以最大化玫瑰香葡萄的商品价值。通过利用电子鼻分析技术对不同温度(0、10和20℃)条件下玫瑰香葡萄货架期内挥发性气体进行检测,采用偏最小二乘法(Partial Least Squares Regressions,PLS)和BP神经网络(Back Propagation Artificial Neural Network,BP-ANN)对货架期内玫瑰香葡萄的可溶性固形物(Solid Soluble Content,SSC)和总酸(Total Acid,TA)建立预测模型;为提高新鲜度判别模型的准确性,通过系统聚类分析将SSC、TA与感官评价信息进行融合,结合遗传算法优化支持向量机构建玫瑰香葡萄货架期新鲜度判别模型。结果表明:PLS和BP-ANN模型均可有效预测SSC和TA的含量,其中BP-ANN模型的预测精度更高(SSC模型的R^(2)=0.9694,RMSE=0.0094;TA模型的R^(2)=0.9183,RMSE=0.0025);基于品质信息融合的玫瑰香葡萄新鲜度判别模型的判别准确率为95%,本研究为更准确的预测玫瑰香葡萄的理化指标和判别新鲜度提供新的思路。 展开更多
关键词 玫瑰香葡萄 电子鼻 BP神经网络 支持向量机 偏最小二乘法
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基于电子鼻和BP神经网络对‘黑珍珠’鲜食玉米产地的区分和识别 被引量：1
7
作者 马洪江 郝曦煜 +7 位作者 高铭 于有强 杨书恒 刘士伟 马喜山 王文鑫 段盛林 王雪 《食品工业科技》 CAS 北大核心 2024年第13期239-245,共7页
以‘黑珍珠’鲜食玉米为研究对象,采用电子鼻技术分别测定了黑龙江、陕西两大产区共计200个鲜食玉米样品的气味传感器响应值原始数据,通过主成分分析(Principal component analysis,PCA)、判别因子分析(Discriminant function analysis,... 以‘黑珍珠’鲜食玉米为研究对象,采用电子鼻技术分别测定了黑龙江、陕西两大产区共计200个鲜食玉米样品的气味传感器响应值原始数据,通过主成分分析(Principal component analysis,PCA)、判别因子分析(Discriminant function analysis,DFA)对不同产地鲜食玉米的挥发性风味进行了区分,采用软独立建模分析(Soft independent modeling class analogy,SIMCA)建立了黑龙江‘黑珍珠’鲜食玉米的判定模型,并通过Pytorch软件建立了反向传播神经网络(Back propagation neural network,BP神经网络)模型,对不同产地的‘黑珍珠’鲜食玉米进行鉴别区分。结果表明,不同产地的‘黑珍珠’鲜食玉米的挥发性风味虽有相似之处但具有明显的产地特征,SIMCA模型可实现对未知样品是否来自黑龙江产区的有效识别(正确率为97%),BP神经网络模型则可对未知产地的‘黑珍珠’鲜食玉米样品进行产地预测及鉴别,平均正确率达99.44%。采用电子鼻技术结合BP神经网络模型可以准确的区分和识别‘黑珍珠’鲜食玉米产地。 展开更多
关键词 鲜食玉米 电子鼻 主成分分析 软独立建模 BP神经网络 产地鉴别
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电子鼻快速准确识别尼古丁研究
8
作者 杨兴安 张龙 +1 位作者 邓赞红 孟钢 《仪表技术与传感器》 CSCD 北大核心 2024年第11期1-6,11,共7页
为了监测环境空气中的尼古丁,开发了一套基于传感器阵列的微型电子鼻系统。文中设计了以传感器阵列采样电路为主的下位机硬件终端以及配套上位机软件进行数据采集,重点开展了电子鼻识别算法对包括尼古丁在内的9种气体分子识别特性的研究... 为了监测环境空气中的尼古丁,开发了一套基于传感器阵列的微型电子鼻系统。文中设计了以传感器阵列采样电路为主的下位机硬件终端以及配套上位机软件进行数据采集,重点开展了电子鼻识别算法对包括尼古丁在内的9种气体分子识别特性的研究,使用不同分类算法对不同气体暴露时间下传感器阵列的响应进行识别。结果表明:基于时间滑动窗口和长短期记忆神经网络的模式识别算法可在气体短时间暴露下(4 s)实现较准确(精确率85.35%)的尼古丁识别检测,表明微型电子鼻可用于尼古丁的监测预警。 展开更多
关键词 电子鼻 神经网络 气体识别 时间滑动窗口 尼古丁检测 线性判别分析
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用基于神经网络的电子鼻评定卷烟香气质量 被引量：27
9
作者 殷勇 吴守一 邱明 《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2003年第1期86-88,共3页
卷烟香气质量通常是靠人的嗅觉感受评定的 ,评定结果的准确性往往难以保证。针对这一问题 ,运用气敏传感器阵列技术、神经网络技术构造了一种电子鼻 ,用来评定卷烟的香气质量。实例表明 ,5个 TGS- 8系列的气敏传感器 (TGS812、TGS813、T... 卷烟香气质量通常是靠人的嗅觉感受评定的 ,评定结果的准确性往往难以保证。针对这一问题 ,运用气敏传感器阵列技术、神经网络技术构造了一种电子鼻 ,用来评定卷烟的香气质量。实例表明 ,5个 TGS- 8系列的气敏传感器 (TGS812、TGS813、TGS82 2、TGS82 4和 TGS82 5 )组成的阵列及本文给出的神经网络学习算法是适用的 ,所构造的电子鼻可以实现卷烟香气质量的评定。该研究为卷烟质量的仪器化、客观化评定奠定了一些研究基础。 展开更多
关键词 神经网络 电子鼻 评定 卷烟 香气质量
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龙井茶叶品质的电子鼻检测方法 被引量：68
10
作者 于慧春 王俊 +1 位作者 张红梅 于勇 《农业机械学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2007年第7期103-106,共4页
针对茶叶品质感官审评的不足,采用电子鼻检测手段,对4个不同等级的龙井茶作等级判别。对传感器信号进行多因素方差分析得出:不同容器容积和不同采样时刻对传感器的响应信号有着显著的影响。通过主成分(PCA)、线性判别(LDA)和BP神经网络... 针对茶叶品质感官审评的不足,采用电子鼻检测手段,对4个不同等级的龙井茶作等级判别。对传感器信号进行多因素方差分析得出:不同容器容积和不同采样时刻对传感器的响应信号有着显著的影响。通过主成分(PCA)、线性判别(LDA)和BP神经网络方法对各茶叶样品进行了分类判别。PCA对于等级差别较近的茶叶区分结果不太理想;而LDA相对于PCA有较好的区分效果;设计BP神经网络拓扑结构为30-12-4,通过对网络进行适当训练,总的测试回判率可达到90%。 展开更多
关键词 龙井茶 电子鼻 BP神经网络
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基于神经网络及电子鼻的虾夷扇贝鲜活品质评价及传感器的筛选 被引量：15
11
作者 傅润泽 沈建 +3 位作者 王锡昌 刘俊荣 倪锦 樊文 《农业工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2016年第6期268-275,共8页
追踪检测虾夷扇贝品质变化过程中的存活指标,生理指标以及电子鼻气味图谱的变化,建立保活流通过程中不同等级的活品虾夷扇贝电子鼻气味指纹图谱,购买市场上不同状态的活品虾夷扇贝,分别通过学习向量量化(learning vector quantization,L... 追踪检测虾夷扇贝品质变化过程中的存活指标,生理指标以及电子鼻气味图谱的变化,建立保活流通过程中不同等级的活品虾夷扇贝电子鼻气味指纹图谱,购买市场上不同状态的活品虾夷扇贝,分别通过学习向量量化(learning vector quantization,LVQ)、概率(probabilistic neural networks,PNN)、支持向量机(support vector machine,SVM)神经网络对测试样品快速模式分类,最后通过对电子鼻传感器的筛选探索便携式快速品质鉴别设备的可能性。研究结果表明,24 h的极端胁迫环境放置较为完整的模拟了虾夷扇贝在保活流通过程中状态变差的过程;将电子鼻数据主成分分析、聚类分析结果与存活指标(开口率、缩边率以及死亡率)和生理指标(超氧化物歧化酶活性、耗氧率以及海水浊度)相结合可以把品质变化过程中的虾夷扇贝分成5个等级,并分别得到每个等级的扇贝气味指纹图谱;3种神经网络均可以对测试样品等级进行快速测定,其中支持向量机(SVM)神经网络兼具精确和快速的特点,测试样本T全部预测为等级4,测试样本N全部预测为等级3,从交叉验证到仿真预测所用时间仅为7.652 s;筛选得到的8个电子鼻传感器也可以对不同等级鲜活虾夷扇贝气味特征进行有效区分。 展开更多
关键词 神经网络 传感器 模型 虾夷扇贝 保活流通 电子鼻 气味指纹图谱
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电子鼻传感器阵列优化与谷物霉变程度的检测 被引量：61
12
作者 张红梅 王俊 +2 位作者 叶盛 于慧春 田晓静 《传感技术学报》 CAS CSCD 北大核心 2007年第6期1207-1210,共4页
研制一套适合对谷物霉变进行检测的电子鼻系统,对6个霉变程度的稻谷进行了检测.主成份(PCA)分析结果显示6个霉变程度的稻谷是可以区分的,对前三个主成分的载荷因子进行分析去掉冗余传感器,PCA分析结果显示去掉冗余传感器并不影响分类结... 研制一套适合对谷物霉变进行检测的电子鼻系统,对6个霉变程度的稻谷进行了检测.主成份(PCA)分析结果显示6个霉变程度的稻谷是可以区分的,对前三个主成分的载荷因子进行分析去掉冗余传感器,PCA分析结果显示去掉冗余传感器并不影响分类结果.最后用BP神经网络对所得的数据进行模式识别,30组测试样本对霉变菌落总数的预测结果平均相对误差为1.01030,最大相对误差为3.94257.实验结果表明系统对稻谷霉变程度的检测具有很高的分析精度. 展开更多
关键词 电子鼻 传感器阵列 主成分分析 BP网络 菌落总数
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电子鼻技术在食醋识别中的应用 被引量：26
13
作者 张顺平 张覃轶 +2 位作者 李登峰 柏自奎 谢长生 《传感技术学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2006年第1期104-107,共4页
利用由10个掺杂纳米氧化锌厚膜气敏传感器组成的阵列对9种食醋和乙酸溶液进行了测量。并通过主元分析、聚类分析和概率神经网络对数据进行了分析和识别。主元分析表明不同的食醋在品牌、种类、酸度等方面具有一定的相似性。聚类分析进... 利用由10个掺杂纳米氧化锌厚膜气敏传感器组成的阵列对9种食醋和乙酸溶液进行了测量。并通过主元分析、聚类分析和概率神经网络对数据进行了分析和识别。主元分析表明不同的食醋在品牌、种类、酸度等方面具有一定的相似性。聚类分析进一步研究了食醋种类之间的相似程度。利用概率神经网络对所测试的食醋进行了识别,有较高的识别率。分析表明电子鼻技术是食醋分析和识别的一种具有发展前途的实用技术。 展开更多
关键词 电子鼻 食醋 主元分析 聚类分析 概率神经网络
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基于电子鼻的鱼类新鲜度估计研究 被引量：19
14
作者 刘红秀 李洪波 +1 位作者 李卫东 骆德汉 《中山大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2010年第2期28-30,36,共4页
以新西兰市场上最受欢迎的四类鱼(红甲鱼、鲂鱼、唇指鲈和(澳洲)鲹)为对象研究鱼的新鲜度。在同一实验室环境下,运用便携式电子鼻Cyranose 320测量这四类鱼被储藏第1,2,5,6,7,8,9,10(第3,4天的未测量)天后对应的同一样品,每个样品测量... 以新西兰市场上最受欢迎的四类鱼(红甲鱼、鲂鱼、唇指鲈和(澳洲)鲹)为对象研究鱼的新鲜度。在同一实验室环境下,运用便携式电子鼻Cyranose 320测量这四类鱼被储藏第1,2,5,6,7,8,9,10(第3,4天的未测量)天后对应的同一样品,每个样品测量一次对应每个传感器平均采样2000个左右数据,获得大约2.048×106[4(鱼)×8(天)×32(传感器)×2 000(采样)=2 048 000]个数据。将实验数据进行特征提取及人工神经网络(ANN)分析处理,得到传感器对每类鱼每天的响应模式,进而估计鱼的新鲜度,获得了91%以上的正确识别率。研究结果表明该方法是实用可行的。 展开更多
关键词 电子鼻 信息处理 神经网络 鱼的新鲜度估计
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基于电子鼻的果园荔枝成熟阶段监测 被引量：31
15
作者 徐赛 陆华忠 +2 位作者 周志艳 吕恩利 杨径 《农业工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2015年第18期240-246,共7页
为了无损快速监测荔枝成熟阶段,该文提出了一种基于电子鼻技术的果园荔枝成熟阶段监测方法,采用PEN3电子鼻获取挂果约25 d到果实成熟过程中6个成熟阶段荔枝样本的仿生嗅觉信息并同步获取了各成熟阶段荔枝的3项物理特征(果实直径、果实... 为了无损快速监测荔枝成熟阶段,该文提出了一种基于电子鼻技术的果园荔枝成熟阶段监测方法,采用PEN3电子鼻获取挂果约25 d到果实成熟过程中6个成熟阶段荔枝样本的仿生嗅觉信息并同步获取了各成熟阶段荔枝的3项物理特征(果实直径、果实质量与果实可溶性固形物含量)。根据不同成熟阶段荔枝物理特征变化可知,荔枝果实直径与果实质量2项物理指标在挂果约32 d^39 d,以及53 d^60 d增长较快,可溶性固形物含量在挂果约32 d前无法测量,53 d^60 d阶段增长速度较慢。提取各样本电子鼻采样数据75 s时刻的各传感器响应值作为特征值后,采用载荷分析(loadings)进行传感器阵列优化,优选了传感器R2、R4、R6、R7、R8、R9和R10的响应数据进行后续分析。将优化后的传感器响应数据进行归一化处理。采用线性判别分析(linear discriminant analysis,LDA)进一步提取特征信息,降低数据中包含的冗余信息。LDA对荔枝成熟阶段的分类识别效果不佳。为进一步探究电子鼻监测果园荔枝成熟阶段的可行性,采用模糊C均值聚类分析(fuzzy C means clustering,FCM)、k最近邻函数分析(k nearest neighbor,KNN)和概率神经网络(probabilistic neural network,PNN)进行模式识别。研究结果表明,FCM对果园荔枝成熟阶段识别的正确率为89.17%。采用KNN与PNN建立识别模型后,KNN与PNN识别模型对训练集的回判正确率均为100%,对测试集的识别率均为96.67%,具有较好的分类识别效果。试验证明了采用电子鼻进行果园荔枝成熟度监测的可行性,为果园水果品质的实时监测提供参考。 展开更多
关键词 无损检测 水果 模型 电子鼻 成熟阶段 模糊C均值聚类 k最近邻 神经网络
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基于电子鼻技术的花椒品种鉴别方法研究 被引量：12
16
作者 吴莉莉 郑丹 +2 位作者 郑宝周 林爱英 潘建斌 《传感技术学报》 CAS CSCD 北大核心 2013年第11期1473-1477,共5页
针对不同花椒品种的快速鉴别方法进行研究,以花椒的气味信息检测为研究对象,利用自行研制的电子鼻系统采集了6类花椒样品气味数据,对这些数据样本进行特征提取,得到了56组训练样本和32组测试样本。利用BP神经网络、概率神经网络和支持... 针对不同花椒品种的快速鉴别方法进行研究,以花椒的气味信息检测为研究对象,利用自行研制的电子鼻系统采集了6类花椒样品气味数据,对这些数据样本进行特征提取,得到了56组训练样本和32组测试样本。利用BP神经网络、概率神经网络和支持向量机对特征数据进行鉴别,正确识别率分别为89.58%、93.23%、94.27%,相对于BP神经网络和概率神经网络识别,支持向量机具有更好的分类效果。本文研制的电子鼻系统能无损、快速、准确鉴别花椒的品种,为农产品无损检测的研究提供了一种新的思路。 展开更多
关键词 电子鼻 BP网络 概率神经网络 支持向量机 花椒
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基于电子鼻的番茄种子不同储藏时间的鉴别研究 被引量：7
17
作者 程绍明 马杨珲 +2 位作者 周博 王永维 王俊 《传感技术学报》 CAS CSCD 北大核心 2011年第7期941-945,共5页
采用电子鼻对三种不同年份的番茄种子进行分析。结果表明:利用电子鼻可以很好的区分不同年份的番茄种子;利用主成分分析方法(PCA)基本上可以辨别出不同掺杂比例的种子,但是当掺杂比例为37.5%和50%时,较难利用电子鼻进行辨别区分;利用线... 采用电子鼻对三种不同年份的番茄种子进行分析。结果表明:利用电子鼻可以很好的区分不同年份的番茄种子;利用主成分分析方法(PCA)基本上可以辨别出不同掺杂比例的种子,但是当掺杂比例为37.5%和50%时,较难利用电子鼻进行辨别区分;利用线性判别分析方法(LDA)可以很好的辨别出不同掺杂比例的番茄种子,并且每个混合种类的区域集中性都很好,所以相对于PCA方法,利用LDA方法得到的数据区域集中性要明显优于PCA方法得到的结果。在主成分分析和线性分析的基础上,利用BP神经网络和支持向量机两种模式对相互掺杂的种子进行分类识别,结果表明:相对于支持向量机模式识别,BP神经网络预测系统的误差较小,具有很好的预测性能。 展开更多
关键词 番茄种子 电子鼻 神经网络 支持向量机
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基于遗传神经网络的苹果气味识别方法研究 被引量：8
18
作者 赵杰文 邹小波 +1 位作者 潘胤飞 刘少鹏 《江苏大学学报（自然科学版）》 EI CAS 2004年第1期1-4,共4页
提出一种根据苹果气味对苹果进行无损检测的新方法,介绍一套适合苹果气味检测的电子鼻系统,阐述该系统识别苹果气味的过程 对超市所购的好坏苹果各50个进行了检测,在获得传感器阵列数据的基础上,从每个传感器曲线中提取了5个特征参数,... 提出一种根据苹果气味对苹果进行无损检测的新方法,介绍一套适合苹果气味检测的电子鼻系统,阐述该系统识别苹果气味的过程 对超市所购的好坏苹果各50个进行了检测,在获得传感器阵列数据的基础上,从每个传感器曲线中提取了5个特征参数,该参数作为模式识别的输入向量 用主成分分析法和遗传神经网络对所测的样本进行分析,主成分分析的结果是能较好地区分好坏苹果,遗传神经网络对训练集的回判正确率和对测试集的测试正确率分别为100%和96 4% 试验证明该方法和电子鼻装置对苹果质量进行评定是有效的。 展开更多
关键词 苹果气味 识别 电子鼻 遗传算法 神经网络
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电子鼻融合BP神经网络预测玉米赤霉烯酮和黄曲霉毒素B_1含量模型研究 被引量：11
19
作者 于慧春 彭盼盼 +1 位作者 殷勇 刘云宏 《中国粮油学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2017年第5期117-121,共5页
为探究玉米赤霉烯酮和黄曲霉毒素B_1的无损快速定量测定方法,用电子鼻对7级不同霉变程度玉米样品进行检测,并用理化分析方法分别测定霉变玉米中的玉米赤霉烯酮与黄曲霉毒素B_1含量;在提取电子鼻响应信号的积分值作为特征参量的前提下,采... 为探究玉米赤霉烯酮和黄曲霉毒素B_1的无损快速定量测定方法,用电子鼻对7级不同霉变程度玉米样品进行检测,并用理化分析方法分别测定霉变玉米中的玉米赤霉烯酮与黄曲霉毒素B_1含量;在提取电子鼻响应信号的积分值作为特征参量的前提下,采用BP神经网络建立不同霉变程度下玉米样品中的玉米赤霉烯酮与黄曲霉毒素B_1含量的预测模型。同时,为了获得较为可靠的BP神经网络预测模型,在神经网络结构不变的条件下,对比分析了不同训练集、测试集构建的预测模型。结果发现在各预测模型的70组测试样本中,相对误差控制在5%以内的样本数量都在60个以上,最大相对误差控制在15%以内,从而证明了BP神经网络预测模型的有效性、可靠性。该研究为实施玉米霉变毒素的快速无损检测提供了一种途径。 展开更多
关键词 电子鼻 玉米 玉米赤霉烯酮 黄曲霉毒素B1 BP神经网络 霉变 预测模型
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基于电子鼻信号判别番茄苗机械损伤程度 被引量：6
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作者 程绍明 王俊 +1 位作者 王永维 韦真博 《农业工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2012年第15期102-106,共5页
番茄苗产生的挥发物易受到病害、虫害、损伤等多种因素影响。该文利用电子鼻系统测试机械损伤番茄苗挥发性物质的变化,通过主成分分析、线性判别分析对4种不同处理机械损伤的番茄苗进行分析,结果表明主成分分析各处理样本间均有重叠,区... 番茄苗产生的挥发物易受到病害、虫害、损伤等多种因素影响。该文利用电子鼻系统测试机械损伤番茄苗挥发性物质的变化,通过主成分分析、线性判别分析对4种不同处理机械损伤的番茄苗进行分析,结果表明主成分分析各处理样本间均有重叠,区分效果不理想,线性判别分析各处理样本基本可以分开;用逐步判别分析和BP神经网络对各处理样本进行判别,测试集的准确率分别达到84.4%和93.8%以上,神经网络模型的预测结果更好。该研究可为番茄苗机械损伤快速在线监测提供参考。 展开更多
关键词 植物 损伤检测 神经网络 电子鼻 番茄苗
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