基于电子鼻的鱼类新鲜度估计研究

以新西兰市场上最受欢迎的四类鱼 (红甲鱼、鲂鱼、唇指鲈和 (澳洲 ) 鲹 ) 为对象研究鱼的新鲜度。在同一实验室环境下 , 运用便携式电子鼻 Cyranose 320测量这四类鱼被储藏第 1, 2, 5, 6, 7, 8, 9, 10 (第 3,4天的未测量 ) 天后对应的同一样品 , 每个样品测量一次对应每个传感器平均采样 2000个左右数据 , 获得大约21048 × 106[ 4 (鱼 ) × 8 (天 ) × 32 (传感器 ) × 2 000 (采样 ) = 2 048 000 ] 个数据。将实验数据进行特征提取及人工神经网络 (ANN) 分析处理 , 得到传感器对每类鱼每天的响应模式 , 进而估计鱼的新鲜度 , 获得了91%以上的正确识别率。研究结果表明该方法是实用可行的。