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摘要:
研制了一套由8个金属氧化物传感器组成、用于检测小麦霉变的电子鼻系统.使用该电子鼻对不同霉变程度和掺入不同百分比含量霉麦的小麦样品进行检测.通过方差分析和主成分分析优化传感器阵列并去掉冗余传感器,对优化后的数据进行主成分分析(PCA)和线性判别分析(LDA),其中PCA的前两个主成分对两类实验结果分析的总贡献率为98.30%和99.27%,LDA前两个判别因子对两类实验结果分析的总贡献率为99.68%和93.30%,且由得分图可知两种方法均能很好地区分不同的小麦样品.利用BP神经网络建立预测模型,对样品菌落总数和掺入样品中霉麦的百分比进行预测.两种预测模型的预测值和测量值之间的相关系数分别为0.91和0.94,表明预测模型具有较好预测性能.
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文献信息
篇名 基于金属氧化物传感器阵列的小麦霉变程度检测
来源期刊 传感技术学报 学科 工学
关键词 电子鼻 传感器阵列优化 主成分分析 BP神经网络 菌落总数
年,卷(期) 2018,(7) 所属期刊栏目 传感器研究
研究方向 页码范围 1017-1023
页数 7页 分类号 TP212|TP183
字数 4579字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1004-1699.2018.07.007
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
3 林振华 10 5 2.0 2.0
7 姜水 浙江大学生物系统工程与食品科学学院 1 2 1.0 1.0
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研究主题发展历程
节点文献
电子鼻
传感器阵列优化
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期刊影响力
传感技术学报
月刊
1004-1699
32-1322/TN
大16开
南京市四牌楼2号东南大学
1988
chi
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