电子鼻对花椒精油的辨别研究

以超临界流体萃取法和无溶剂微波萃取法提取了四川大红袍花椒和陕西韩城大红袍花椒精油,用电子鼻对花椒产地、提取方法和同种提取方法下的不同提取工艺条件下所得花椒精油进行了辨别研究.采用主成分分析法分析花椒精油的特征气味指纹图,发现电子鼻可以有效区分花椒精油.各主成分分析图中,第1、第2主成分累积方差贡献率为98.989%~99.5969%,辨别指数为93~95.初步探索了统计质量控制法控制花椒精油质量和判别因子分析法判断花椒精油的来源的可行性.     

应用电子舌技术识别水体的水华污染程度

为了检测湖水、河水等水华污染情况,先采集水样,再根据国标和相关标准,将水样分为轻、中、重度水华污染3类.利用电子舌技术对采集的水样进行检测,得到的电子舌信号数据通过主成分分析,建立Fisher判别模型,正确识别率达到100%;另建立了BP神经网络对水华污染的等级进行判别,通过训练,对水样的识别率和验证率均达到100%.研究结果表明,电子舌技术简便快捷,无需复杂、专业的预处理过程,就能对湖、河水水华进行快速分类识别,在湖、河水质量监控以及建立水质预警系统方面具有理论意义和实用价值.     

基于时频分布的超音速飞行目标激波信号检测

为获取物体作超音速飞行时产生的激波信号,以对超音速目标进行识别和定位,设计了一种基于时频分布的超音速飞行体激波压力信号的检测器,用主成分分析法提取时频域的主成分,确定了一种简单的判别准则,解决了在噪声环境中检测出激波信号的问题.通过外场实测数据对检测效果进行了仿真分析,仿真结果表明可以获得较好的检测效果,适用于暂态信号的检测.     

基于Artiles-león质量损失函数的DFSS优化研究

针对IDOV流程优化阶段质量损失系数难以确定的问题,建立了Artiles-león函数优化模型,通过主成分分析法对多元质量特性降维后得到多元质量函数,最后以输出因子最优、质量损失最小为目标得到最佳的输入因子配比,并通过实例进行了验证。     

电子鼻与电子舌在饮料品质评价中的应用

随着传感技术的发展,电子鼻与电子舌以其独特的优越性广泛应用于食品的品质评价中.阐述了电子鼻与电子舌的结构组成及其在饮料的种类识别、品质控制、定量分析和感官评价等方面的应用,并指出了其在发展过程中需要解决的问题.     

质子转移反应-飞行时间质谱快速鉴别金线莲产地

建立一种基于质子转移反应-飞行时间质谱(PTR-TOF-MS)的不同产地金线莲快速鉴别方法.采用PTR-TOF-MS对不同产地(福建、广西、台湾)的66个金线莲样本进行指纹图谱采集.将检测到的指纹图谱与化学计量学结合,开发一种可应用于不同产地金线莲快速准确鉴定的新技术.结果表明,使用PCA主成分分析方法提取主成分数为4、判别分析方法为FDA(Fisher判别分析法)时建立的数学分类识别模型性能最好,识别准确率达到97.0%,可以实现不同产地金线莲的有效判别.     

洗洁精残留电子舌快速检测方法

采用自行设计的伏安电子舌系统对白猫、雕牌和超能3种品牌洗洁精溶液进行了检测。主成分分析法结果显示电子舌系统可以对样本中是否含有洗洁精以及其品牌进行区分,并且发现各样本主成分得分值点在PCA图上按照浓度梯度呈规律性分布。采用偏最小二乘回归分别建立了3种品牌洗洁精溶液浓度定量预测模型。预测模型的数据建模集和验证集的决定系数R2均达到0. 9以上,预测精度较高。该研究为洗洁精残留的快速定性和定量分析提供了新的思路。     

矿井涌水水源的主成分分析和BP神经网络判别

为准确判别矿井涌水水源,针对矿井各主要含水层的水化学特征数据样本,利用主成分分析法消除变量中的重复信息,采用BP算法对网络进行训练,实现对随机挑选样本的判别,并与Bayes判别结果进行比较.结果表明：主成分分析与BP神经网络相结合的方法判别涌水水源的正确率为82.35％,优于Bayes判别法.该研究为有效开展矿井防治水工作提供了参考.     

数据预处理在电子鼻评价鸡蛋新鲜度中的应用研究

采用电子鼻技术对鸡蛋新鲜度进行评价,采用主成分分析处理电子鼻响应数据.为选取合适的电子鼻数据预处理方法,以主成分贡献率及马氏距离分辨力为指标,比较了4种数据预处理方法对电子鼻检测鸡蛋新鲜度准确性的差异,分析了产生差异的原因.结果表明:Z-标准化对电子鼻数据预处理的方法能较好地区分鸡蛋新鲜度差异.     

上海市高校教师体育消费动机的主成分分析

采用主成分分析法对上海市高校教师体育消费动机的主成分进行分析。结果显示:上海市高校教师体育消费动机主成分有身心健康因子、时尚娱乐因子、情感因子、亲情因子、审美因子五个主成分构成;用方差分析进一步对不同性别、职称的高校教师体育消费动机分析中发现,不同指标水平的体育消费动机总体上存在显著性差异。     

电子鼻检测贮藏期草鱼新鲜度的变化

利用电子鼻技术对贮藏在不同温度（-4 ～15℃）与不同贮藏时间下（0～7 d）的草鱼挥发性气味进行了主要成分分析以及货架期分析,并结合挥发性盐基氮、菌落总数等相关理化品质指标进行分析.结果表明贮藏在不同温度条件下草鱼的挥发性盐基氮值与菌落总数值均随着贮藏时间的增加而增大,而且菌落总数符合一级化学动力学模型（R2＞0.9）,基于电子鼻对-4 ～15℃下气味变化结果进行的货架期分析,与该温度下理化指标变化趋势有较好的对应关系.     

电子鼻分析方法在白酒分类识别中的应用

利用酒精气体及有机物交叉敏感的4个金属氧化物半导体传感器组成气体传感器阵列,建立了实时数据采集系统,提出了稳态及动态特征值提取的方法,并结合主成分分析法(PCA),用所建立的电子鼻系统对3种白酒进行了分类识别实验.结果表明:它对不同品牌白酒的稳态特征识别率达90.0%,动态特征识别率达86.6%.     

基于电子鼻技术的黄山毛峰茶品质检测方法

为了更加客观地评价黄山毛峰茶的品质,提出了一种利用电子鼻技术对黄山毛峰茶品质检测的方法。选择4种不同品质等级的茶叶,首先根据传感器响应选择特征变量,然后以这些特征变量作为BP神经网络的输入,建立茶叶品质等级的3层网络预测模型。实验结果表明,本文建立的模型对于训练样本识别准确率为100%,对测试样本识别准确率为89.3%,表明应用电子鼻技术检测黄山毛峰茶品质具有可行性。     

条斑紫菜与坛紫菜挥发性风味的电子鼻分析

【目的】利用电子鼻技术区分条斑紫菜(Pyropia yezoensis)与坛紫菜(Pyropia haitanensis)的原藻及其制品。【方法】应用18个金属氧化型气体传感器并通过风味雷达图和主成分分析法对2种紫菜的挥发性风味进行轮廓性分析。【结果】两种方法分析原藻及其制品均显示条斑紫菜和坛紫菜的气味轮廓与敏感物质类型存在差异;相比紫菜原藻,各制品间的气味轮廓较为一致。【结论】电子鼻技术可以区分条斑紫菜与坛紫菜挥发性风味,原藻及其制品均有明显差异。加工过程使得产品挥发性风味趋于统一。     

基于主元分析的电子舌味觉检测

 基于光寻址(LAPS)型电子舌的基本结构及检测原理,提出了一种基于主元分析(PCA)的味觉识别算法.通过对LAPS型电子舌提取到的信号特征进行主元分析,在其第一主元和第二主元得分图上,5种基本味道样本溶液的落点在各自区域内互不干扰,5种基本味道能够很好地区分.进一步采用最小距离法对其分类,表明该方法优势突出,对5种基本味道分类的平均识别准确率达到96.54%.试验表明,将主元分析应用于LAPS型电子舌的味觉检测分析方面有很好的效果,为研制小型化LAPS型电子舌提供了科学依据.     

人工神经网络对电子鼻性能的影响

电子鼻原型由4个气体传感器组成的阵列和人工神经网络识别软件组成,可识别不同品牌的白酒.以它为例,研究了3种人工神经网络,即反向传输网络(BPN)、学习矢量量化网络(LVQ)和概率神经网络(PNN)对电子鼻性能的影响.结果表明,在需要精细识别时,虽然传感器阵列对白酒的响应谱的差别是电子鼻识别的基础,但是人工神经网络结构和算法包括相关训练参数的选择对决定电子鼻的性能也有重要的作用.比较而言,学习矢量量化网络在分类能力和训练成本方面更胜一筹,而概率神经网络则在计算负载和易用性方面更好一些.     

基于电子舌技术的不同品种大米区分识别研究

采用法国Alpha公司生产的Astree电子舌对四种不同品种大米进行区分识别研究,系统研究了大米样品经过不同预处理方法后的区分识别效果、研究味觉传感器优化前后大米样品区分效果、研究应用PCA、DFA两种模式识别方法区分识别效果;结果表明,大米经简单预处理后,电子舌能有效区分、识别出不同品种的大米。在大米品质检测方面,电子舌应用是一个新的检测方法,有着广阔的发展空间。     

织机电子送经与电子卷取运动的同步控制

采用主，从单片机控制织机的电子送取运动，通过主单片机输入和修改织机有关参数，该方案具有自动化程度高，织机同步性能好的优点。     

电子鼻在食品行业中的应用研究进展

电子鼻是一种新颖的模拟人的嗅觉来分析、识别和检测复杂嗅味和挥发性成分的仪器 通过人的鼻子和电子鼻的类比 ,详细介绍了电子鼻的基本原理和组成 通过对电子鼻与气相色谱法的比较 ,了解电子鼻的应用领域 综述了国内外的研究现状及其发展趋势 ,对其市场前景进行了展望