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基于電子鼻多傳感器融合的茶葉存儲時間識別
閱讀：1243發布時間：2020-03-27
| 提 供 商： | 北京盈盛恒泰科技有限責任公司 | 資料大?。?/th> | 436.9KB |
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詳細介紹
摘要：借助電子鼻檢測存儲60、120、 180、 240、 300、 360 d的黃山毛峰茶香氣信息，根據電子鼻各傳感器響應曲線變化特點，選取出1組能夠表征不同香氣信息的基本特征變量，分別采用主成分回歸(PCR)、偏小二乘回歸(PLS)和BP神經網絡(BPNN)方法，建立茶葉存儲時間的預測模型。測試樣本集對3種預測模型的檢驗結果表明：PCR、PLS、BPNN模型的預測標準誤差分別為10.05、6.04、3.21 d；大預測相對誤差分別為11.03%、7.02%、5.89%；平均預測相對誤差分別為6.73%、4.74%、3.62%；預測值與實際值之間的決定系數R2分別為0.862、0.896、0.987。 3種模型都能較好地對茶葉存儲時間進行預測，相比較而言，BPNN模型性能優，PLS模型性能優于PCR模型。
關鍵詞：電子鼻，茶葉存儲時間，多傳感器融合，主成分回歸，偏小二乘回歸，BP神經網絡
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北京盈盛恒泰科技有限責任公司主營產品：電子鼻,電子舌,質構儀,脂肪儀
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