基于电子鼻

使用基于电子鼻的质谱仪对香料进行日常质量控制关键词：化学计量学，化学传感器，电子鼻，质谱仪（MS），水果香料，区分，顶空分析，质量控制，臭味，指纹质谱图摘要：Gerstel 化学传感器4440A是将顶空自动进样器直接与四极杆质谱仪连接而成。每个样品的分析时间仅仅为3-4分钟。在进行多变量分析时，使用Infometrix’Pirouette公司的模式识别软件包对数据进行分类。 使用该仪器对几种不同的水果香料进行分类。这些香料中一般含有大量的丙二醇和乙醇作为载体。 使用这种化学传感器进行日常分析意味着考察不同香料的定性和定量的化学组成。在定性分析中，使用一种多变量分析程序-SIMCA。SIMC将香料样品的组成谱变成三维图中的一个点。从相似香料的投射在三维图中聚集成束，那些挥发性成分不同的香料的投射聚集在不同的地方。 使用PLS作定量分析。在预测模式，采用PLS运算法则比较未知香料样品和已知质量好的香料样品的质谱指纹图。化学传感器可以区分香料的指纹质谱图在组成上的差别，得出通过/失败的结论。香料分析的结果可以作为食品加工业的客观指导，如评价原料，中间和最终产品的质量。 本研究的最大目的是考察在仪器的漂移或必须的保养情况下化学计量学模型的长期稳定性。

基于电子鼻对掺假伊利牛奶的检测http://www.instrument.com.cn/download/shtml/075818.shtml检测掺假牛奶的电子鼻传感器阵列的优化http://www.instrument.com.cn/download/shtml/053458.shtml电子鼻分析技术在葡萄酒检测中的应用http://www.instrument.com.cn/download/shtml/076388.shtml电子鼻及其在白酒识别中的应用www.instrument.com.cn/show/download/shtml/076389.shtml 用电子鼻鉴别卷烟的方法www.instrument.com.cn/show/download/shtml/076392.shtml 电子鼻技术在食醋识别中的应用www.instrument.com.cn/show/download/shtml/076391.shtml电子鼻检测爆炸物的研究进展www.instrument.com.cn/show/download/shtml/076386.shtml科学家发明可以嗅出疾病的电子鼻www.instrument.com.cn/news/2008/019481.shtml 电子鼻无损检测柑橘成熟度的实验研究www.instrument.com.cn/show/download/shtml/054139.shtmlPEN-2电子鼻分析几种不同的咖啡混合物气味www.instrument.com.cn/show/download/shtml/033766.shtml气味指纹分析技术电子鼻在食品质控和风味研究的应用www.instrument.com.cn/show/download/shtml/015551.shtml电子鼻在肉品检测中的应用www.instrument.com.cn/show/download/shtml/052293.shtml PEN电子鼻在牛肉和猪肉新鲜度方面的研究www.instrument.com.cn/show/download/shtml/033768.shtml 最新电子鼻作为环境现场分析的工具www.instrument.com.cn/show/download/shtml/017459.shtml

能使太阳能电池最大转化效率提升至42%2013年01月30日 来源： 中国科技网 作者： 张巍巍 中国科技网讯 据物理学家组织网1月29日（北京时间）报道，美国加州大学戴维斯分校的科研人员通过计算机模拟证实，利用特殊的“硅BC8”结构，能够基于单个光子产生多个电子空穴对，大幅提升太阳能电池的转换效率。相关研究报告发布在最新一期的《物理评论快报》上。 太阳能电池以光电效应作为基础，当一个光子或是光粒子击中单个硅晶体时，便会产生一个带负电荷的电子以及一个带正电荷的空穴，而收集这些电子空穴对就能够生成电流。作为论文的合著者，该校化学系的朱莉亚·加利表示，传统的太阳能电池能基于每个光子产生一个电子空穴对，因此其理论最大转换效率约为33%。而新途径能够基于单个光子产生多个电子空穴对，从而切实提升太阳能电池的效率。 科研人员借助劳伦斯伯克利国家实验室的超级计算机模拟了硅BC8的行为，这种硅结构形成于高压环境，但其在正常压力下也很稳定。模拟结果显示，硅BC8纳米粒子确实基于单个光子生成了多个电子空穴对，即使当它暴露于可见光时亦是如此。 此次研究的主要作者、博士后研究员斯蒂芬·魏博曼谈到，这一途径可使太阳能电池的最大转化效率提升至42%，超越任何现有的太阳能电池，意义十分重大。“事实上，如果利用抛物面反射镜为新型太阳能电池聚集阳光，我们有理由相信，其转换效率或可高达70%。”他补充说道。 有些遗憾的是，通过与传统的硅纳米粒子相结合，目前制成的太阳能电池模型仅能在紫外线的照射下工作，还不能在可见光照射下正常工作。此前哈佛大学和麻省理工学院的科学家曾发表论文指出，当普通硅太阳能电池被激光照射时，激光所发出的能量或可营造出局部的高压以形成硅BC8纳米晶体。因此，施加激光或是化学压力都可能使现有的太阳能电池转化为高效的新型太阳能电池。（记者 张巍巍） 总编辑圈点 太阳能电池或许是最清洁和方便的能源。但目前的电池板有一点不能令人完全满意：光电转化效率。近几年，国际上开发出不少新材料，都能提高太阳能电池的效率，高的能达到20%。这一次，美国科学家发明的新微观结构，更是让半导体的效率上限翻番。当然这是计算机模拟的结果，大规模应用为时尚早。从经验来看，低能耗生产新式光电池，难度不可小觑。 《科技日报》（2013-01-30 一版）

求《中国计量》今年第7期文章《[font=微软雅黑, Helvetica, Arial, sans-serif][size=12px][color=#333333]基于示波法的腕式电子血压计检定方法探讨[/color][/size][/font]》，手机拍照发微信即可。谢谢！

本人第一次接触电子鼻，PEN3的电子鼻，想知道使用的注意事项，还有后期数据分析

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学校想买一台电子鼻、一台电子舌，大家有没有推荐的啊！

分享一篇关于低真空SEM技术的文献。《电子显微学报》2023年4月，第42卷第2期低真空扫描电子显微镜对含水、含气以及不导电样品等的表征方面有着重要应用。国仪量子公司团队基于电子轨迹追踪模拟和粒子碰撞蒙特卡洛模拟,对低真空信号探测器的工作过程进行仿真和实测,分析了探测器在不同位置和气压大小对收集效率的影响。根据模型所预测的探测电流的大致范围同实测探测电流较为一致。同时仿真分析的结果表明,空间中不同区域的放电强度有较大区别,局部区域的雪崩倍增剧烈程度与该区域的电场强度成正相关。这对探测器的形状和位置布局设计具有显著的指导意义。

电子鼻电子舌什么品牌的高端?应用于谷物检测，乳制品检测。

请问 有人知道 广州哪个机构有电子鼻？？？能与气相色谱联用的

有没有人在做关于电子鼻方面的研究？可不可以交流一下？。。。[em61] [em61]

SY/T 6653-2006 基于风险的检查(RBI)推荐做法[img]http://www.instrument.com.cn/bbs/images/affix.gif[/img][url=http://www.instrument.com.cn/bbs/download.asp?ID=65344]SY/T 6653-2006 基于风险的检查(RBI)推荐做法[/url]

[em08] 如题想请教一下，基于电子传递介质的GOD/HRP 生物传感器的制作[em04] 谢谢！

电子鼻是模拟动物嗅觉器官开发出一种高科技产品，目前科学家还没有全部搞清楚动物的嗅觉原理。但是随着科技的发展，目前世界上较为权威的一些大学已经开发出具有广泛应用的电子鼻，最著名的要数德国的汉堡大学，是当今世界的传感器领域中具有绝对权威。

请问电子显微镜的工作原理是什么？请您快速给予答复！

用的是PEN3的电子鼻，送样测试的，回来的数据是传感器的每一秒的感应值，想问一下各位大神，我应该怎么处理，用什么软件处理好，谢谢！

归远的ZB-T16电子鼻测出的信号放大了么？

用电子鼻香气成分，同一个样，测了三次，传感器出来的电导率都不同，相差挺大的。这是什么原因？

电子鼻主要由气味取样操作器、气体传感器阵列和信号处理系统三种功能器件组成。电子鼻识别气味的主要机理是在阵列中的每个传感器对被测气体都有不同的灵敏度，例如，一号气体可在某个传感器上产生高响应，而对其他传感器则是低响应，同样，二号气体产生高响应的传感器对一号气体则不敏感，归根结底，整个传感器阵列对不同气体的响应图案是不同的，正是这种区别，才使系统能根据传感器的响应图案来识别气味。

请问pen3 电子鼻仪器测定完以后，数据该如何分析，求帮助，谢谢

有用过电子鼻的吗？怎么用？

SNV 195651气味测试，现在是用电子鼻来测试么？这个SNV 195651好像找不到更新的版本啊。。

用电子鼻香气成分，同一个样，测了三次，传感器出来的电导率都不同，相差挺大的。这是什么原因？

[b] [/b][font=宋体]薏苡仁为禾本科植物薏苡[/font][i][color=var(--weui-LINK)]Coix[i][/i][/color] lacryma-jobi[/i] L. var[i]. ma-yuen [/i](Roman.) Stapf[font=宋体]的干燥成熟种仁。秋季果实成熟时采割植株，晒干，打下果实，再晒干，除去外壳、黄褐色种皮和杂质，收集种仁[/font][sup][color=black][1][/color][/sup][font=宋体]。薏苡仁性寒，入肺胃及脾经，有利脾健胃、渗湿利尿、清热排脓等功效，可用于治疗脾虚泄泻、小便不畅、痈疽不溃以及水肿等病症[/font][sup][color=black][2][/color][/sup][font=宋体]。薏苡仁中的主要活性成分包括脂肪酸类、多糖类[/font][sup][color=black][3][/color][/sup][font=宋体]、黄酮类、三萜类、甾醇类等[/font][sup][color=black][4][/color][/sup][font=宋体]，其中脂肪酸类的主要成分是[color=var(--weui-LINK)]甘油三油酸酯[i][/i][/color]，除此之外还含有薏苡素、生育酚、角鲨烯等多种活性成分。现代研究表明，薏苡仁具有调节血脂、降低血糖、抗肿瘤、抗炎、提高机体免疫力等药理作用[/font][sup][color=black][5-7][/color][/sup][font=宋体]。[/font][font=宋体]我国是薏苡仁种植大国，栽培历史十分悠久，目前全国的薏苡仁种植面积已经超过了一百万亩（[/font]66 667 [font=宋体]公顷）。除甘肃、宁夏等少数省份外，在其他各省份均有分布，其中以贵州、福建和云南等省为主产地[/font][sup][color=black][8][/color][/sup][font=宋体]。相关研究表明，地理位置、气候、温湿度等外部环境因素的不同导致了各地薏苡仁中甘油三油酸酯和薏苡素等有效成分的含量差异较大。薏苡仁药材品质的差异对其临床疗效有很大的影响，因此需要对不同产地的薏苡仁进行综合分析考察，以保证薏苡仁的质量和临床功效[/font][sup][color=black][9-12][/color][/sup][font=宋体]。[/font] [font=宋体]近年来，性状电子检测技术用于中药的全面分析和质量控制已成为一种趋势，其中以分光测色技术和超快速[url=https://insevent.instrument.com.cn/t/Mp][color=#3333ff]气相[/color][/url]电子鼻技术尤为典型。分光测色技术通过将检测样品的光谱数据转换为颜色参数（[/font][i]L[/i][sup][color=black]*[/color][/sup][font=宋体]、[/font][i]a[/i][sup][color=black]*[/color][/sup][font=宋体]、[/font][i]b[/i][sup][color=black]*[/color][/sup][font=宋体]），实现颜色的客观量化，建立[/font][i]L[/i][sup][color=black]*[/color][/sup][i]a[/i][sup][color=black]*[/color][/sup][i]b[/i][sup][color=black]*[/color][/sup][font=宋体]模型。该模型是一种三维空间的色彩模型，[/font][i]L[/i][sup][color=black]*[/color][/sup][font=宋体]、[/font][i]a[/i][sup][color=black]*[/color][/sup][font=宋体]、[/font][i]b[/i][sup][color=black]*[/color][/sup][font=宋体]分别代表颜色的亮度、红绿色方向、黄蓝色方向。该技术操作简便，只需将样品打粉过筛，无需进行其他处理和使用化学试剂。超快速[url=https://insevent.instrument.com.cn/t/Mp][color=#3333ff]气相[/color][/url]电子鼻是一种基于顶空[url=https://insevent.instrument.com.cn/t/Mp][color=#3333ff]气相[/color][/url]基本原理的新型气味分析仪器，拥有氢离子火焰检测器和[/font]2[font=宋体]根极性不同的色谱柱，分别为[/font]MTX-5[font=宋体]（弱极性）和[/font]MTX-1701[font=宋体]（中极性），能够全面客观地识别中药整体气味信息，实现气味的量化。该仪器分析时间短，检测效率高，仅需[/font]2[font=宋体]～[/font]3 min[font=宋体]即可完成样品的检测。作为新兴智能性状电子检测技术，分光测色技术和超快速[url=https://insevent.instrument.com.cn/t/Mp][color=#3333ff]气相[/color][/url]电子鼻技术都具有快速、准确、便捷的特点，能够准确地将传统的鉴别经验转化为客观数据，目前已应用在中药的产地鉴别、真伪鉴别、炮制品鉴别等多个领域[/font][sup][color=black][13-19][/color][/sup][font=宋体]。[/font] [font=宋体]因此，本实验采用电子眼联合[url=https://insevent.instrument.com.cn/t/Mp][color=#3333ff]气相[/color][/url]电子鼻技术，对不同产地薏苡仁的进行快速鉴别，并成功筛选出不同产地薏苡仁的气味标志物。同时对薏苡仁的表面颜色与内在气味成分进行相关性分析，探索颜色与成分之间的相关性，为薏苡仁的“辨状论质”提供客观依据。 [/font][b][back=#d7aba9]1 [font=黑体]材料与试剂[/font][/back][/b]1.1 [font=黑体]材料[/font]26[font=宋体]批薏苡仁药材分别收集于云南（[/font]Y1[font=宋体]～[/font]Y5[font=宋体]）、江苏（[/font]J1[font=宋体]～[/font]J6[font=宋体]）、福建（[/font]F1[font=宋体]～[/font]F4[font=宋体]）、山东（[/font]S1[font=宋体]～[/font]S4[font=宋体]）和贵州省（[/font]G1[font=宋体]～[/font]G7[font=宋体]），具体来源信息见表[/font]1[font=宋体]。所有样品经南京中医药大学药学院陈建伟教授鉴定，均为禾本科植物薏苡[/font][i]C. lacryma-jobi[/i] L. var[i]. ma-yuen [/i](Roman.) Stapf[font=宋体]的干燥成熟种仁。分析前，样品均储存在室温、干燥、密封的条件下。[/font]CM-5[font=宋体]分光光度计（日本柯尼卡美能达公司）；[/font]Heracles NEO[font=宋体]超快速[url=https://insevent.instrument.com.cn/t/Mp][color=#3333ff]气相色谱[/color][/url]电子鼻（法国[/font]Alpha MOS[font=宋体]公司）。[/font][img=图片,1,]data:image/svg+xml,%3C%3Fxml version='1.0' encoding='UTF-8'%3F%3E%3Csvg width='1px' height='1px' viewBox='0 0 1 1' version='1.1' xmlns='http://www.w3.org/2000/svg' xmlns:xlink='http://www.w3.org/1999/xlink'%3E%3Ctitle%3E%3C/title%3E%3Cg stroke='none' stroke-width='1' fill='none' fill-rule='evenodd' fill-opacity='0'%3E%3Cg transform='translate(-249.000000, -126.000000)' fill='%23FFFFFF'%3E%3Crect x='249' y='126' width='1' height='1'%3E%3C/rect%3E%3C/g%3E%3C/g%3E%3C/svg%3E[/img][b]1.2[/b] [font=黑体]试剂[/font][font=宋体]正构烷烃[/font][i]n[/i]C[sub][color=black]6[/color][/sub][font=宋体]～[/font][i]n[/i]C[sub][color=black]16[/color][/sub][font=宋体]混合对照品（批号[/font]A0142930[font=宋体]），购自美国[/font]RESTEK[font=宋体]有限公司。 [/font][b][back=#d7aba9]2[font=黑体]方法[/font][/back][/b]2.1 [font=黑体]颜色测定[/font][font=宋体]使用[/font]CM-5[font=宋体]分光光度计，样本观察脉冲下氙弧[/font][font=宋体]灯（[/font]D65[font=宋体]，[/font]ф3mm[font=宋体]）的视角设置[/font]10°[font=宋体]，校准后，选择[/font]SCE[font=宋体]模式。将薏苡仁样品粉碎（过[/font]3[font=宋体]号筛），放入检测皿中，每个样品重复测定[/font]2[font=宋体]次，以平均值为最终测定结果。[/font]2.2 [font=黑体]超快速[url=https://insevent.instrument.com.cn/t/Mp][color=#3333ff]气相[/color][/url]电子鼻分析[/font]2.2.1 [font=宋体]样品孵化[/font] [font=宋体]将薏苡仁样品粉末（[/font]3 g[font=宋体]）放入[/font]20 mL[font=宋体]顶空瓶中，机械臂将顶空瓶送至孵化箱中，在[/font]80 [font=宋体]℃条件下孵化[/font]20 min[font=宋体]，孵化炉转速为[/font]500 r/min[font=宋体]，部分气味挥发并聚集在小瓶顶部，最终达到平衡的状态。[/font]2.2.2 [font=宋体]电子鼻分析方法[/font] [font=宋体]使用[/font]Heracles NEO[font=宋体]超快速[url=https://insevent.instrument.com.cn/t/Mp][color=#3333ff]气相色谱[/color][/url]电子鼻[/font][font=宋体]对薏苡仁样品进行检测分析。该仪器由自动采样装置、包含[/font]2[font=宋体]根不同极性色谱柱的检测系统、[/font]2[font=宋体]个氢火焰离子化检测器组成。[/font][font=宋体]进样体积为[/font]5 000 μL[font=宋体]，进样口的温度为[/font]200 [font=宋体]℃，压力为[/font]10 kPa[font=宋体]，体积流量为[/font]125 μL/s[font=宋体]。捕集阱初始温度为[/font]40 [font=宋体]℃，并以[/font]1.0 mL/min[font=宋体]的速度持续[/font]50 s[font=宋体]。程序升温方式：初始温度为[/font]50 [font=宋体]℃，先以[/font]1 [font=宋体]℃[/font]/s[font=宋体]升至[/font]80 [font=宋体]℃，然后以[/font]3 [font=宋体]℃[/font]/s[font=宋体]升至[/font]250 [font=宋体]℃，保持[/font]21 s[font=宋体]，总采集时间为[/font]110 s[font=宋体]。氢火焰离子化检测器温度为[/font]260 [font=宋体]℃，使用体积流量为[/font]1.0 mL/min[font=宋体]的氮气作为载气。每个样品重复测定[/font]2[font=宋体]次。[/font]2.2.3 [font=宋体]气味成分的鉴定[/font] [font=宋体]采用正构烷烃标准溶液（[/font][i]n[/i]C[sub][color=black]6[/color][/sub][font=宋体]～[/font][i]n[/i]C[sub][color=black]16[/color][/sub][font=宋体]）进行校准，将保留时间转化为保留指数，然后通过[/font]Kovats[font=宋体]保留指数定性，在[/font]Arochembase[font=宋体]数据库中对挥发性化合物进行分析鉴定。[/font]2.3 [font=黑体]数据分析[/font][font=宋体]使用[/font]Matlab 2021a[font=宋体]软件对色度值进行[/font]DT[font=宋体]和[/font]KNN[font=宋体]分析，以真正率（[/font]true positive rate[font=宋体]，[/font]TPR[font=宋体]）（公式[/font]1[font=宋体]）和假负率（[/font]false negative rate[font=宋体]，[/font]FNR[font=宋体]）（公式[/font]2[font=宋体]）来评价模型的预测能力，使用受试者工作特征曲线（[/font]receiver operating characteristic curve[font=宋体]，[/font]ROC[font=宋体]曲线）评判模型的综合性能。[/font]TPR[font=宋体]＝[/font]TP/(TP[font=宋体]＋[/font]FN) [font=宋体]（[/font]1[font=宋体]）[/font]FNR[font=宋体]＝[/font]FN/(TP[font=宋体]＋[/font]FN) [font=宋体]（[/font]2[font=宋体]）[/font]TP[font=宋体]代表真实类别是正类，预测结果也是正类；[/font]FN[font=宋体]代表真实类别是正类，预测结果是负类[/font][font=宋体]一般来说，[/font]TPR[font=宋体]的值越高，[/font]FNR[font=宋体]的值越低，[/font]ROC[font=宋体]曲线下的面积越大，表明模型的预测能力越好。[/font][font=宋体]使用[/font]IBM SPSS Statistics 26.0 software[font=宋体]（[/font]SPSS Inc.[font=宋体]，[/font]Chicago[font=宋体]，[/font]IL[font=宋体]，美国）建立不同产地薏苡仁的颜色参考范围和[/font]Bayes[font=宋体]判别模型。使用[/font]Simca-p[font=宋体]软件（[/font]Simca Imola S.C.[font=宋体]，[/font]Imola[font=宋体]，[/font]Bologna[font=宋体]，意大利）对电子鼻分析结果进行[/font]PLS-DA[font=宋体]分析；最后采用皮尔逊（[/font]pearson[font=宋体]）检验对颜色值和挥发性成分进行关联分析。 [/font][b][back=#d7aba9]3 [font=黑体]结果与分析[/font][/back][/b]3.1 [font=黑体]电子眼分析[/font]3.1.1 [font=宋体]颜色测定方法的验证[/font] [font=宋体]对颜色测定方法进行验证，连续[/font]6[font=宋体]次测定同一份样品，颜色值（[/font][i]L[/i][sup][color=black]*[/color][/sup][font=宋体]、[/font][i]a[/i][sup][color=black]*[/color][/sup][font=宋体]、[/font][i]b[/i][sup][color=black]*[/color][/sup][font=宋体]）的相对标准偏差（[/font]RSD[font=宋体]）均小于[/font]1.60%[font=宋体]，表明该仪器有良好的精密度。分别在[/font]0[font=宋体]、[/font]2[font=宋体]、[/font]4[font=宋体]、[/font]8[font=宋体]、[/font]12[font=宋体]、[/font]24 h[font=宋体]测定同一份样品，颜色值（[/font][i]L[/i][sup][color=black]*[/color][/sup][font=宋体]、[/font][i]a[/i][sup][color=black]*[/color][/sup][font=宋体]、[/font][i]b[/i][sup][color=black]*[/color][/sup][font=宋体]）的[/font]RSD[font=宋体]均小于[/font]2.90%[font=宋体]，表明该样品粉末在[/font]24 h[font=宋体]内有良好的稳定性。取同一批样品，平行制备[/font]6[font=宋体]份粉末，分别测定颜色值（[/font][i]L[/i][sup][color=black]*[/color][/sup][font=宋体]、[/font][i]a[/i][sup][color=black]*[/color][/sup][font=宋体]、[/font][i]b[/i][sup][color=black]*[/color][/sup][font=宋体]），[/font]6[font=宋体]组颜色值的[/font]RSD[font=宋体]均小于[/font]1.00%[font=宋体]，表明该方法具有良好的重复性。[/font]3.1.2 [font=宋体]基于机器学习算法的薏苡仁产地区分[/font] [font=宋体]机器学习算法（[/font]machine learning[font=宋体]，[/font]ML[font=宋体]）在图像处理和大数据分析中是一项至关重要的技术，被广泛运用于医学、药学、经济学、生物学等多个科学领域中[/font][sup][color=black][20-[/color][/sup][sup][color=black]23][/color][/sup][font=宋体]。其中最主要的分类方法是根据训练过程中得到监督的类型进行区分，可将其分为监督学习、非监督学习、半监督学习等[/font][sup][color=black][24][/color][/sup][font=宋体]。决策树（[/font]decision tree[font=宋体]，[/font]DT[font=宋体]）模型是其中一种被普遍应用的监督学习方法，原理是通过构建分类树或分类规则来对数据进行分类[/font][sup][color=black][25][/color][/sup][font=宋体]。谭有珍等[/font][sup][color=black][26][/color][/sup][font=宋体]的研究表明，决策树模型可用于区分沉香及其混伪品，该方法快速高效。[/font][i]k[/i][font=宋体]最邻近算法（[/font][i]k[/i]-nearest neighbor[font=宋体]，[/font]KNN[font=宋体]）模型是一种直观且容易实现的有监督分类算法，其核心思想是通过寻找与待分类的样本在特征空间中距离最近的[/font][i]k[/i][font=宋体]个已标记样本，将[/font][i]k[/i][font=宋体]个样本中占比最高的类别，标记给待分类样本[/font][sup][color=black][27][/color][/sup][font=宋体]。[/font][font=宋体]本实验基于薏苡仁外观色泽建立了[/font]DT[font=宋体]和[/font]KNN[font=宋体]模型，用来区分不同产地的薏苡仁，结果见图[/font]1[font=宋体]。使用混淆矩阵图将[/font]2[font=宋体]种模型的区分结果进行可视[/font][font=宋体]化，采用[/font][i]k[/i][font=宋体]折交叉验证法（[/font][i]k[/i][font=宋体]＝[/font]10[font=宋体]）进行测试，其中[/font]YN[font=宋体]、[/font]JS[font=宋体]、[/font]FJ[font=宋体]、[/font]SD[font=宋体]、[/font]GZ[font=宋体]分别代表云南、江苏、福建、山东、贵州。以[/font]DT[font=宋体]模型为例，从图[/font]1-A[font=宋体]中可以看出，云南产地的[/font]10[font=宋体]个样本有[/font]8[font=宋体]个被正确划分，贵州产地[/font]12[font=宋体]个样本有[/font]11[font=宋体]个被正确划分，福建产地[/font]8[font=宋体]个样本均被正确划分，山东产地[/font]8[font=宋体]个样本有[/font]7[font=宋体]个被正确划分，贵州产地[/font]14[font=宋体]个样本有[/font]12[font=宋体]个被正确划分。由图[/font]1-B[font=宋体]可知，[/font]DT[font=宋体]模型中各产地预测正确率（[/font]TPR[font=宋体]）[/font][font=宋体]分别为[/font]80.0%[font=宋体]、[/font]91.7%[font=宋体]、[/font]100%[font=宋体]、[/font]87.5%[font=宋体]、[/font]85.7%[font=宋体]，均高于[/font]80.0%[font=宋体]，而[/font]FNR[font=宋体]均小于[/font]20.0%[font=宋体]，表明[/font]DT[font=宋体]具有较强的区分能力。图[/font]1-D[font=宋体]、[/font]E[font=宋体]显示，[/font]KNN[font=宋体]模型中各产地的[/font]TPR[font=宋体]均高于[/font]75.0%[font=宋体]，而[/font]FNR[font=宋体]均小于[/font]25.0%[font=宋体]，表明[/font]KNN[font=宋体]同样具备较强的区分能力。从图[/font]1-C[font=宋体]和[/font]F[font=宋体]可以得知，[/font]2[font=宋体]种模型的[/

【题名】：基于NB-IOT的净水器系统设计与实现【期刊】：【年、卷、期、起止页码】：【全文链接】：https://cdmd.cnki.com.cn/Article/CDMD-10336-1021127984.htm

Biacore是基于表面等离子体共振（SPR）技术来实时跟踪生物分子间相互作用的技术，广泛应用于蛋白-蛋白、蛋白-小分子、蛋白-核酸、抗原-抗体等各种生物分子之间的相互作用测试，是被公认的检测分子互作的有效方法。本

恶臭，作为一种人的嗅觉感受无害，一直以来对它的定性定量检测都没有合适的仪器手段，只能还是靠人的嗅觉去评价和测量，但是由于人的个体差异，不同的人对同一种味道表现出来的差异性很大，检测结果很不稳定，再者对于一些有毒的恶臭气味，不可能用人去检测。 20实际后期，一种新的仿生学技术电子鼻诞生了。电子鼻模仿人的嗅觉系统，利用气路控制系统系统将气体稳定吸入（相当于鼻子），利用气体传感器阵列（相当于嗅觉感受细胞）响应气体的整体信息，利用特殊的计算机算法将信息处理（相当于人的大脑），然后对气味物质进行分辨。 在德国，美国和台湾，电子鼻应将广泛的应用于恶臭监测当中。具体资料见附件