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纯牛奶品牌识别中电子舌传感器阵列优化被引量：12: 2010年; 选取伊利、新希望、美丽健、蒙牛和光明纯牛奶作为研究对象,采用电子舌系统对这5个品牌纯牛奶进行了检测。单因素方差分析结果表明,纯牛奶品牌对各个传感器响应信号具有极显著的影响,通过剔除F值和决定系数R2较小的传感器变量优化传感器阵列。对原始数据和优化数据(剔除BA传感器,剔除BA、BB传感器,剔除BA、BB、HA传感器,剔除BA、BB、HA、GA传感器)进行的主成分分析结果表明,剔除BA、BB、HA、GA传感器数据在区分纯牛奶品牌方面比其他数据更有效。采用逐步判别分析进行识别,校正集所有数据识别率均达到100%,剔除BA、BB、HA、GA传感器数据和剔除BA传感器数据的预测集识别率均达到90%,但剔除BA、BB、HA、GA传感器数据仅包含3个传感器变量,表明它对纯牛奶品牌具有最佳识别效果。单因素方差分析通过剔除不显著的传感器响应信号能够优化电子舌传感器阵列并且提高电子舌的识别性能。; 吴从元王俊肖宏韦真博于勇; 关键词：纯牛奶电子舌单因素方差分析主成分分析

电子鼻技术在茶叶品质检测中的应用研究被引量：90: 2008年; 以电子鼻作为检测手段,对同类不同等级的茶叶、茶水和茶底挥发性成分进行检测,并对采集到的数据进行分析。首先通过主成分分析进行特征提取来压缩数据维数,减少数据计算量,进而优化特征向量。然后采用线性判别和BP神经网络的方法对茶叶的不同等级进行分类判别。结果显示,误判样本都发生在T60和T100之间,两种判别方法结果比较一致。相对于茶叶和茶底,以各等级茶水为研究对象时,两种方法对茶叶品质等级的判别及测试结果相对都比较好。; 于慧春王俊; 关键词：茶叶电子鼻主成分分析 BP神经网络

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: 2011年; 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。; 程绍明马杨珲周博王永维王俊; 关键词：番茄种子电子鼻神经网络支持向量机

基于生物超弱发光的稻谷霉变特性研究被引量：8: 2008年; 探讨稻谷霉变与超弱发光特性的相关性以及样品温度、样品量、暗处理时间对霉变稻谷超弱发光的影响规律,并对霉变稻谷超弱发光随时间的变化进行了双曲线、指数曲线、双指数曲线和直线拟合。结果发现:霉变稻谷的超弱发光随样品温度的升高而增大、随检测时间的延长而减弱、随霉变程度与霉变含量的增加而增大;双指数曲线拟合和双曲线能够更好的给出霉变稻谷超弱发光随时间的变化趋势。; 舒伟军田晓静王俊; 关键词：超弱发光稻谷

水稻虫害信息快速检测方法实验研究——基于电子鼻系统被引量：11: 2010年; 植物在受到昆虫侵害时会产生挥发性物质。因此,利用电子鼻与计算机组成水稻虫害快速检测系统,通过检测水稻挥发物气味,根据气味信息的分类,选用主成分分析法可快速判断水稻是否有虫害及每株水稻上有多少害虫。研究发现,利用电子鼻检测水稻虫害的最好时机是在水稻受侵害的15～36h内。实验结果证明,利用电子鼻检测水稻是否发生虫害及发生虫害后每株水稻上害虫的数量是可行的。; 叶盛王俊; 关键词：水稻虫害电子鼻主成分分析法

电子舌响应信号与牛奶理化指标的典型相关分析被引量：8: 2010年; 选取伊利纯牛奶作为研究对象并采用电子舌进行检测,在简单相关分析的基础上,采用多元统计分析中的典型相关分析法对牛奶电子舌响应信号与其理化指标的关系进行了初步分析。试验结果表明:第一典型相关系数和第二典型相关系数分别是0.8451和0.7843,前两对典型变量共占总相关的91.37%;响应信号组的第一典型变量(V1)对牛奶理化指标具有一定的预测能力,但预测能力较弱,起主要作用的是ZZ传感器响应信号(X1)、CA传感器响应信号(X4)和JB传感器响应信号(X7);与此同时,V和W的四个典型变量分别解释另一组变量总方差的42.49%和43.25%。典型相关分析的研究结果表明电子舌基本能够预测牛奶的理化指标。; 吴从元王俊叶盛沈明卫; 关键词：电子舌牛奶

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