方案摘要
方案下载| 应用领域 | 食品/农产品 |
| 检测样本 | 玉米 |
| 检测项目 | 理化分析 |
| 参考标准 | GB NO. |
收集了玉米样品40份,利用德国AIRSENSE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.
《河南工业大学学报》
周显青 暴占彪 崔丽静 林家永 张玉荣
河南工业大学粮油食品学院,河南郑州,450052河南财经政法大学现代教育技术中心,河南郑州,450002国家粮食局科学研究院,北京,100037
摘要： 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％。
关键词：玉米 霉变 电子鼻 快速检测
文献贡献者
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