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基于電子鼻多傳感器融合的茶葉存儲(chǔ)時(shí)間識(shí)別

閱讀:1249發(fā)布時(shí)間:2020-03-27

提 供 商: 北京盈盛恒泰科技有限責(zé)任公司 資料大小: 436.9KB
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資料類型: PDF 文件 瀏覽次數(shù): 1249次
詳細(xì)介紹

摘要:借助電子鼻檢測(cè)存儲(chǔ)60、120、 180、 240、 300、 360 d的黃山毛峰茶香氣信息,根據(jù)電子鼻各傳感器響應(yīng)曲線變化特點(diǎn),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(jīng)網(wǎng)絡(luò)(BPNN)方法,建立茶葉存儲(chǔ)時(shí)間的預(yù)測(cè)模型。測(cè)試樣本集對(duì)3種預(yù)測(cè)模型的檢驗(yàn)結(jié)果表明:PCR、PLS、BPNN模型的預(yù)測(cè)標(biāo)準(zhǔn)誤差分別為10.05、6.04、3.21 d;大預(yù)測(cè)相對(duì)誤差分別為11.03%、7.02%、5.89%;平均預(yù)測(cè)相對(duì)誤差分別為6.73%、4.74%、3.62%;預(yù)測(cè)值與實(shí)際值之間的決定系數(shù)R2分別為0.862、0.896、0.987。 3種模型都能較好地對(duì)茶葉存儲(chǔ)時(shí)間進(jìn)行預(yù)測(cè),相比較而言,BPNN模型性能優(yōu),PLS模型性能優(yōu)于PCR模型。

 

關(guān)鍵詞:電子鼻,茶葉存儲(chǔ)時(shí)間,多傳感器融合,主成分回歸,偏小二乘回歸,BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

 

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