基于电子鼻和改进无监督鉴别投影算法的大闸蟹新鲜度识别方法

• 作者: 吕岗 徐本连 施健 朱培逸 鲁明丽
• 来源期刊: 食品科学
• 学科: 工学
• 关键词: 大闸蟹 新鲜度 电子鼻 无监督鉴别投影算法 反向传播神经网络
• 年，卷（期）: 2017,（18）
• 所属期刊栏目: 安全检测
• 页码范围: 310-316
• 页数: 7页
• 分类号: TS254.4
• 字数: 6252字
• 语种: 中文
• DOI: 10.7506/spkx1002-6630-201718048

摘要

通过自制电子鼻系统采集活体大闸蟹的气味信息,采用流行学习算法对大闸蟹样本的多维特征响应进行降维,提取样本的低维特征向量,再利用反向传播神经网络实现对大闸蟹新鲜度的识别,并与理化指标挥发性盐基氮进行比较.结果表明,基于该算法的大闸蟹新鲜度识别的准确度可达到98.1%,且依据电子鼻技术与依据理化指标判断结果基本一致,因此采用电子鼻技术的大闸蟹新鲜度无损识别方法是可行的.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	鲁明丽	常熟理工学院电气与自动化工程学院	20	67	5.0	7.0
2	朱培逸	常熟理工学院电气与自动化工程学院	42	158	7.0	9.0
3	徐本连	常熟理工学院电气与自动化工程学院	29	99	6.0	8.0
4	施健	常熟理工学院电气与自动化工程学院	7	26	3.0	5.0
5	吕岗	常熟理工学院电气与自动化工程学院	2	10	2.0	2.0