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摘要:
采用德国Airsense公司的PEN2电子鼻系统对5个陈化年限的小麦进行了检测.对传感器信号进行方差分析和Loading分析去掉差异不显著的传感器.最后选择传感器1、2、8、9、10的响应信号进行模式识别.对优化后的传感器阵列进行主成分分析得到结果显示5个年份的小麦被很好地区分,各个类的集中性也比较强.从BP网络分析结果可以看出network1(优化后传感器阵列数据的BP网络)的预测准确率高于network2(优化前传感器阵列数据的BP网络),可以更好地区分5个年份的小麦.说明对传感器进行优化去掉一些响应不显著的传感器信号并不影响模式识别结果,反而提高了电子鼻的识别性能.
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文献信息
篇名 电子鼻传感器阵列优化及其在小麦储藏年限检测中的应用
来源期刊 农业工程学报 学科 工学
关键词 方差分析 主成分分析 电子鼻 小麦
年,卷(期) 2006,(12) 所属期刊栏目 农业信息与电气技术
研究方向 页码范围 164-167
页数 4页 分类号 TP2
字数 3712字 语种 中文
DOI 10.3321/j.issn:1002-6819.2006.12.034
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 王俊 浙江大学生物系统工程与食品科学学院 222 4340 38.0 57.0
2 张红梅 浙江大学生物系统工程与食品科学学院 15 432 10.0 15.0
传播情况
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引文网络
引文网络
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研究主题发展历程
节点文献
方差分析
主成分分析
电子鼻
小麦
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
农业工程学报
半月刊
1002-6819
11-2047/S
大16开
北京朝阳区麦子店街41号
18-57
1985
chi
出版文献量(篇)
16403
总下载数(次)
36
总被引数(次)
395062
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
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