基于人工神经网络的苹果气体识别方法研究

• 作者: 李琦 杨艳菊
• 来源期刊: 传感器与微系统
• 学科: 工学
• 关键词: 电子鼻 模式识别 气体传感器阵列 主成分分析
• 年，卷（期）: 2007,（9）
• 所属期刊栏目: 研究与探讨
• 页码范围: 61-63,66
• 页数: 4页
• 分类号: TP212
• 字数: 3053字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-9787.2007.09.020

摘要

将气体传感器阵列与人工神经网络模式识别技术相结合,建立了电子鼻系统,对水果变化过程进行监控.尝试对3种不同状态(好、碰伤、坏)的苹果气体进行定性识别.实验结果表明:结合主成分分析的人工神经网络方式为模式识别、分类提供了快速准确的辨识方法,对红富士苹果进行分类时正确率在83.33%以上.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李琦	西安理工大学自动化与信息控制学院	52	753	15.0	25.0
2	杨艳菊	西安理工大学自动化与信息控制学院	1	7	1.0	1.0