国家自然科学基金(30571076)
- 作品数：14 被引量：536H指数：14
- 相关作者：王俊于慧春张红梅徐亚丹海铮更多>>
- 相关机构：浙江大学浙江省农业科学院廊坊师范学院更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金教育部“新世纪优秀人才支持计划”国家教育部博士点基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术轻工技术与工程农业科学更多>>
- 基于电子鼻的对掺假的牛奶的检测
- 本文将电子鼻应用于对掺假牛奶的检测,旨在寻求一种快速有效的方法实现对牛奶的质量监控。实验过程中如下:纯牛奶中掺入不同比例的奶粉奶,并用电子鼻检测1～7天的气味;纯牛奶中掺入不同体积的蒸馏水并用电子鼻检测。检测结果用LDA...
- 王俊徐亚丹
- 关键词：电子鼻纯牛奶LDA
- 检测掺假牛奶的电子鼻传感器阵列的优化被引量：25
- 2006年
- 目前电子鼻在食品领域已有广泛的应用,由于气味组成成分复杂,仅用单个气体传感器是无法评定气体质量的,因此气体传感器阵列应运而生。在对不同的食品进行检测时,电子鼻的传感器阵列的构成是不同的。运用PEN2便携式电子鼻对掺假牛奶进行检测,用方差分析、主成分分析和聚类分析对信号进行分析,得到由8个传感器组成的用于检测掺假牛奶的最佳传感器阵列。用这8个传感器组成的传感器阵列对掺假牛奶进行检测区分,结果用LDA方法(线性判别式分析)进行分析,在LDA分析图上,不同比例掺假的牛奶能被明显地区分。新的传感器阵列具有较少的传感器和与原传感器阵列相同的检测区分能力。
- 徐亚丹王俊赵国军
- 关键词：电子鼻传感器阵列主成分分析
- 基于电子鼻的对掺假的“伊利”牛奶的检测被引量：76
- 2006年
- 将电子鼻应用于对掺假牛奶的检测,旨在寻求一种快速有效的方法以实现对牛奶的质量监控。实验过程是:纯牛奶中掺入不同比例的奶粉奶,并用电子鼻检测1～7d的气味;纯牛奶中掺入不同体积的蒸馏水并用电子鼻检测。将检测结果用LDA和PCA方法分析。在LDA和PCA分析图中可以得出如下结论:电子鼻可以准确地区分纯牛奶与奶粉奶。当纯牛奶与奶粉奶以不同的比例混合后,电子鼻根据气味的浓度区分它们。在第1～3天,LDA分析图中各组样品根据纯牛奶和奶粉奶的混合比例有规律地分布;当纯牛奶中掺入不同体积水时,电子鼻能准确地区分它们。在PCA分析图中,高浓度奶与低浓度奶被明显地区分,可以籍此来判别牛奶的浓度。电子鼻能区分存放1～4d的牛奶,不能区分存放5～7d的牛奶。随着存放时间的延长,电子鼻可以根据牛奶气味的变化,在LDA和PCA分析图中反映牛奶的新鲜度。
- 徐亚丹王俊赵国军
- 关键词：电子鼻纯牛奶LDA
- 基于逐步判别分析和BP神经网络的电子鼻猪肉储藏时间预测被引量：21
- 2010年
- 旨在探讨一种快速检测猪肉储藏时间的电子鼻方法。本研究采用德国Airsense公司的PEN2型便携式电子鼻对不同储藏时间(0～7d)的猪肉样品进行检测,每天检测42个样品,每个样品质量为10g,密封时间为5min。提取第60s数据进行线性判别分析,结果显示电子鼻能较好的区分不同储藏天数的猪肉样品。同时用逐步判别分析和BP神经网络对猪肉储藏时间进行预测,训练集的准确率,前者为100%,后者为94.17%,而预测集的准确率,前者为97.92%,后者为93.75%。研究表明电子鼻技术有望在猪肉新鲜度快速检测上得到广泛的应用。
- 洪雪珍王俊
- 关键词：电子鼻BP神经网络猪肉
- 不同储藏时间柑橘电子鼻检测研究被引量：68
- 2006年
- 利用电子鼻PEN2系统对不同储藏方式及时间下柑橘芳香成分进行检测分析。试验先通过电子鼻系统动态采集柑橘芳香成分并得到电子鼻的响应值,再利用PCA、LDA等模式识别方法进行数据分析,LDA方法能更好区分不同储藏时间的柑橘,表明利用电子鼻能够无损检测区分不同新鲜度的柑橘,同时采用Load-ings分析方法可以得知,传感器2,7,9在柑橘新鲜度检测中起主要作用,这为进一步优化传感器以及探索方便快捷的柑橘无损检测技术提供了依据。
- 胡桂仙王俊海铮王小骊
- 关键词：电子鼻储藏时间柑橘
- 龙井茶叶品质的电子鼻检测方法被引量：73
- 2007年
- 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%。
- 于慧春王俊张红梅于勇
- 关键词：龙井茶电子鼻BP神经网络
- 电子舌预测不同体积分数牛奶的表观黏度被引量：21
- 2010年
- 该文为建立牛奶的电子舌响应信号与其表观黏度的关系,在单因素方差分析和主成分分析的基础上,提出了比较多元线性回归、逐步多元线性回归和偏最小二乘回归3种模型对牛奶表观黏度的预测效果的方法。结果显示,单因素方差分析表明体积分数对牛奶的表观黏度和各个传感器响应信号都具有极显著性的影响;主成分分析(PCA)可以用来区分牛奶的5种不同体积分数;偏最小二乘回归模型预测效果最好,模型预测值与实际值的相关系数R达到0.9659,平均相对误差(MRE)和预测均方根误差(RMSEP)分别为4.5499%和8.4645×10-5,建模最佳主成分数为3。研究结果表明,偏最小二乘回归模型是电子舌预测牛奶表观黏度的有效方法,该方法为牛奶表观黏度的科学研究提供参考。
- 吴从元王俊韦真博王永维叶盛
- 关键词：主成分分析牛奶电子舌表观黏度偏最小二乘回归
- 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
- 电子鼻判别小麦陈化年限的检测方法研究被引量：42
- 2007年
- 采用电子鼻对五个储藏年限的陈化小麦进行年限分析,确定了采用电子鼻判别小麦储藏年限的最佳参数及方法.对传感器信号进行多因素方差分析可知:对于固定容器的陈化小麦样品,不同的小麦密封时间对电子鼻的响应信号的影响极为显著;其次是小麦在烧杯内的密封质量.通过静置密封时间和密封质量的方差分析,得出小麦在500 mL烧杯内的最佳静置时间为1.5 h,密封在烧杯内的小麦最恰当质量为50 g.采用以上参数,对五个储藏年限的小麦进行辨别,PCA分析可以将不同储藏年限的小麦较好的区分开来,并且五个年份的小麦自右上角至左下角依次排列;而LDA分析能够将差别年限较大的陈化小麦进行区分,差距较小的,不能够很好的区分,其区分效果不如PCA分析;进而采用BP神经网络的方法进行判别分析,训练样本正确率为100%,测试样本正确率也达到了85%以上.
- 庞林江王俊路兴花
- 关键词：电子鼻主成分分析人工神经网络小麦
- 电子鼻传感器阵列优化与谷物霉变程度的检测被引量：65
- 2007年
- 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.
- 张红梅王俊叶盛于慧春田晓静
- 关键词：电子鼻传感器阵列主成分分析BP网络菌落总数
