霉变玉米电子鼻识别及其传感器阵列优化 (2011年)

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文件名称:霉变玉米电子鼻识别及其传感器阵列优化 (2011年)

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更新时间:2024-06-03 10:10:28

自然科学 论文

收集了玉米样品40份,利用电子鼻技术对样品进行模式识别,并对电子鼻传感器阵列进行优化.结果表明,电子鼻能够对正常与霉变样品进行区分.在优化传感器阵列后,主成分分数较优化前的84.36%提高至97.54%.对测试集的判别采用4种算法(Euclid、Malahanobis、Kohonen和DFA)进行判别,电子鼻判别率较优化前均有不同程度的提高,其中Kohonen法判别率可达90.63%.


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