基于传感器阵列多特征优化融合的茶叶品质检测研究

• 作者: 张红梅 王万章 王淼森 田辉 肖焱中 邹光宇
• 来源期刊: 传感技术学报
• 学科: 工学
• 关键词: 电子鼻 载荷因子 单因素方差分析 PCA分析 LDA分析
• 年，卷（期）: 2018,（3）
• 所属期刊栏目: 传感器应用
• 页码范围: 491-496
• 页数: 6页
• 分类号: TP212.9
• 字数: 2728字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1004-1699.2018.03.027

摘要

为提高电子鼻对不同品质茶叶的识别能力,分别提取电子鼻传感器信号的总体平均值、上升阶段斜率平均值和相对稳态平均值作为特征值,对电子鼻传感器阵列进行多特征数据融合优化.首先对原始数据进行归一化处理,统一值的量纲和数量级;通过因子载荷分析,去除各个象限内主成分投影较小和投影重叠的因子,对多特征向量矩阵进行优化;最后采用单因素方差分析,缩小不同品质茶叶组内间距,增大组间间距,更利于实现茶叶品质的区分.结果显示,主成分分析(PCA)可有效区分3种不同等级茶叶,因子载荷优化使各品质茶叶组内间距减小,单因素方差优化使一级与二级茶叶区分效果更明显;线性判别分析(LDA)效果要优于PCA分析,3个不同等级的茶叶可得到极为明显的区分.研究结果表明,用多特征优化融合可有效提取电子鼻对茶叶的响应信息,有利于对不同品质茶叶进行识别.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王万章	河南农业大学机电工程学院	66	701	12.0	25.0
2	田辉	河南农业大学机电工程学院	56	206	8.0	12.0
3	张红梅	河南农业大学机电工程学院	50	345	10.0	17.0
4	王淼森	河南农业大学机电工程学院	8	36	4.0	6.0
5	邹光宇	河南农业大学机电工程学院	3	9	2.0	3.0
6	肖焱中	河南农业大学机电工程学院	3	9	2.0	3.0