应用电子舌技术识别水体的水华污染程度

• 作者: 张春霞 黄星奕
• 来源期刊: 江苏大学学报（自然科学版）
• 学科: 农学
• 关键词: 电子舌 蓝藻 水华 BP神经网络
• 年，卷（期）: 2010,（5）
• 页码范围: 506-509
• 分类号: S273.2
• 字数: 2488字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1671-7775.2010.05.003

摘要

为了检测湖水、河水等水华污染情况,先采集水样,再根据国标和相关标准,将水样分为轻、中、重度水华污染3类.利用电子舌技术对采集的水样进行检测,得到的电子舌信号数据通过主成分分析,建立Fisher判别模型,正确识别率达到100%;另建立了BP神经网络对水华污染的等级进行判别,通过训练,对水样的识别率和验证率均达到100%.研究结果表明,电子舌技术简便快捷,无需复杂、专业的预处理过程,就能对湖、河水水华进行快速分类识别,在湖、河水质量监控以及建立水质预警系统方面具有理论意义和实用价值.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	黄星奕	江苏大学食品与生物工程学院	67	1055	21.0	30.0
2	张春霞	江苏大学食品与生物工程学院	7	42	3.0	6.0