基于电子鼻的番茄种子不同储藏时间的鉴别研究

• 作者: 周博 王俊 王永维 程绍明 马杨珲
• 来源期刊: 传感技术学报
• 学科: 工学
• 关键词: 番茄种子 电子鼻 神经网络 支持向量机
• 年，卷（期）: 2011,（7）
• 所属期刊栏目: 生物化学类传感器
• 页码范围: 941-945
• 分类号: TP212
• 字数: 2981字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1004-1699.2011.07.002

摘要

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.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	马杨珲	浙江科技学院信息学院	8	68	4.0	8.0
2	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
3	王永维	浙江大学生物系统工程与食品科学学院	44	691	15.0	24.0
4	程绍明	浙江大学生物系统工程与食品科学学院	31	311	11.0	16.0
5	周博	浙江大学生物系统工程与食品科学学院	3	10	1.0	3.0