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     

遗传鼻法在电子鼻中的应用研究

当今国内外对电子鼻的研究异常活跃，它是涉及传感器融合技术，计算机技术，应用数学等诸多领域的一门综合性技术，在电子鼻的研究中，最重要的且最困难的问题是被测信号的特征提取和模式识别，目前尚无令人满意的方法，本文介绍了所研制的适用于传感器阵列反应的试验装置，在获得传器与食醋挥发气体反应的整个过程的数据的基础上，提取了时域历程的特征值，提出了一种称为“遗传特征参数法”的新方法，提高了模式识别的精度，同时该方法对于解决其他模式识别问题有有参考价值。     

遗传算法在电子鼻中的应用研究

当今国内外对电子鼻的研究异常活跃 ,它是涉及传感器融合技术、计算机技术、应用数学等诸多领域的一门综合性技术 在电子鼻的研究中 ,最重要且最困难的问题是被测信号的特征提取和模式识别 ,目前尚无令人满意的方法 本文介绍了所研制的适用于传感器阵列反应的试验装置 ,在获得传感器与食醋挥发气体反应的整个过程的数据的基础上 ,提取了时域历程的特征值 ,提出了一种称为“遗传特征参数法”的新方法 ,提高了模式识别的精度 同时该方法对于解决其他模式识别问题也有参考价值     

遗传算法在电子鼻中的应用研究

当今国内外对电子鼻的研究异常活跃,它是涉及传感器融合技术、计算机技术、应用数学等诸多领域的一门综合性技术.在电子鼻的研究中,最重要且最困难的问题是被测信号的特征提取和模式识别,目前尚无令人满意的方法.本文介绍了所研制的适用于传感器阵列反应的试验装置,在获得传感器与食醋挥发气体反应的整个过程的数据的基础上,提取了时域历程的特征值,提出了一种称为"遗传特征参数法"的新方法,提高了模式识别的精度.同时该方法对于解决其他模式识别问题也有参考价值.     

电子鼻判别挥发性气体的实验研究

文中模拟人的嗅觉形成过程研制了一套用金属氧化物半导体气敏传感器阵列组成的电子鼻系统。深入研究了电子鼻的气敏传感器是和数据处理分析器,并用该电子鼻对5种不同浓度乙醇溶液（0．5％,1％,1．5％,2％,5％）进行分析,详细阐述了实验过程,同时用BP神经网络对样本进行识别分析,神经网络的回判正确率为90％,测试正确率为80％。     

BP神经网络在电子鼻分类识别多品牌白酒中的应用研究

由于MQ3、MQ4、TGS813、TGS2620 4个金属氧化物半导体组成的气体传感器阵列对酒精气体及有机物交叉敏感,据此建立实时数据采集系统,并提出稳态特征值和动态特征值的提取方法,进而结合BP神经网络识别方法,通过所建立的电子鼻系统对3种不同品牌白酒进行了分类识别实验.结果表明:电子鼻系统对不同品牌白酒的识别率稳态特征时达90.0%,动态特征时达83.3%.     

电子鼻判别挥发性气体的实验研究

文中模拟人的嗅觉形成过程研制了一套用金属氧化物半导体气敏传感器阵列组成的电子鼻系统．深入研究了电子鼻的气敏传感器阵列和数据处理分析器,并用该电子鼻对５种不同浓度乙醇溶液（ ０． ５％, ｌ％, １． ５％, ２％, ５％）进行分析,详细阐述了实验过程,同时用 ＢＰ神经网络对样本进行识别分析,神经网络的回判正确率为９０％,测试正确率为８０％．［     

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%.     

电子鼻研究进展及在中国白酒检测的应用

基于传感器技术、信号处理技术和模式识别技术发展起来的电子鼻技术是过去二十年中发展最为迅速的气相分析和气体检测技术之一,它已逐渐在生物医学、环境监测、农业生产、食品检测等多个领域得到应用.电子鼻是利用对待测气体具有交叉敏感性的传感器阵列将待测气体中的混杂气味组分信息转化为与时间、成分、浓度或含量相关的可测物理信号组,利用信号采集系统输出含有待测气体特征信息的数字信号,通过模式识别系统分析数字信号得到待测气体综合气味信息和隐含特征,实现对待测气体快速、系统、准确的鉴别和分析.本文综述了电子鼻技术中的传感器技术和模式识别技术及在中国白酒品牌鉴定、风味识别、酒龄检测方面的最新研究进展;以聚合物石英压电传感器型电子鼻为例,阐明该电子鼻的技术方案及其在中国白酒检测中的应用;展望电子鼻未来研究方向.     

基于模糊-神经网络的甲醛电子鼻

基于模糊-神经网络的甲醛电子鼻,采用气体传感器阵列和模糊-神经网络结合,实现了模糊-神经网络在甲醛电子鼻中的定量识别.并通过实验,对于0.01×10-6～50×10-6浓度范围内的甲醛气体,甲醛电子鼻定量测报的平均相对误差小,仅为0.197 086.     

电子鼻在食品科学中的应用

电子鼻是新近发展起来的模拟人工嗅觉的设备,由于其费用经济,检测速度快,可以客观、自动、无损的鉴定食品的风味物质,因此在食品工业中的应用越来越广泛.主要综述了:①电子鼻的结构,重点介绍了电子鼻的样品处理系统和检测系统,分析了样品处理方法、原理及其需要优化的参数,同时对检测系统的传感器类型、原理及其优缺点进行了介绍;②电子鼻在食品科学的几个方面如过程监控、真伪鉴别、货架期以及新鲜度等方面的应用.由此可以看出电子鼻必将得到越来越广泛的应用.     

电子鼻技术的历史、研究现状及发展前景

电子鼻技术是探索如何模仿生物嗅觉机能的一门学问。几乎所有动物,不论是高级的还是低级的,都具有对周围环境中的化学刺激-气味进行感知并作出适当反应的能力。本文介绍了电子鼻技术的研究历史、研究现状与发展趋势。最后展望了其未来应用前景。随着现代科学技术和科学理念的不断发展。电子鼻作为一个新兴技术它必将给众多领域带来一次技术革命,也将逐步走向实用。     

基于电子鼻与气质联用法分析牛蒡的挥发性成分

牛蒡具有特异性风味,生鲜牛蒡容易引起不适症状,蒸制是古籍记载的重要处理方式。研究采用电子鼻(FOX4000)与气质联用(GC-MS)对蒸制前后的牛蒡进行了挥发性成分分析,结合特征响应点分析、主成分分析(PCA)和定性差异分析对蒸制前后的牛蒡进行区分。结果表明,FOX 4000可以准确区分两种样品,区分指数DI为100%;通过GC-MS从生鲜和蒸制牛蒡中分别检测出22和25种挥发性成分,主要为有机酸、酯、醛、烯、醇、酮、酚、烷烃等,共有成分有8种,分别为丁醛、戊醛、己醛、2-正戊基呋喃、正戊醇、1-己醇、二氢呋喃-2-酮、环己烯。该研究为食品整体风味评价和香气成分检测提供了一种有效的方法。     

改进卡尔曼算法在电子鼻信号处理中的应用

为了降低的电子鼻测量过程中噪声信号对采样结果的影响,提出一种改进的自适应卡尔曼滤波算法,该方法能自适应调整测量方差以及能够滤除传感器本身具有的非高斯噪声信号.针对电子鼻测量过程中的信号特性,建立了测量数据处理的卡尔曼滤波模型,重点讨论改进卡尔曼滤波算法,并将该算法应用到电子鼻测量数据处理过程中,结果表明该方法能够拟制电子鼻测量过程中产生的噪声,提高电子鼻的测量精度.     

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.     

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.     

电子鼻与电子舌在可可椰奶品质评价中的应用

采用电子鼻和电子舌测试了可可粉、砂糖与椰子粉配比不同时的产品信号响应值,并应用主成分分析法、判别因子分析法和统计质量控制分析法对数据进行了分析.结果表明,在3种主要原料配比不同时,电子鼻与电子舌对产品的响应信号有明显区别,主成分分析法和判别因子分析法等可以区分不同品质的可可椰奶,能够从气味、滋味和总体质量方面对可可椰奶检测和鉴定.     

一种FFT阈值函数在电子鼻鉴别白酒中的应用

针对电子鼻在长期检测中因产生漂移现象而导致鉴别正确率降低的问题,文章提出了一种基于快速傅里叶变换(fast Fourier transform,FFT)的均值偏差率阈值函数来去除漂移噪声的方法。该方法是通过构造FFT变换系数的均值偏差率阈值函数,实现对FFT系数的动态处理,进而去除电子鼻的漂移噪声。实例应用表明,该方法可使6种白酒样品的鉴别正确率由处理前的43.5%提升至100%。     

位置传感器在工业自动化中的应用

位置传感器在工业自动化中的作用越来越重要,在未来几年中,我们需要通过大规模高度集成的微电子技术和微系统技术,来提高传感器性能,进一步降低成本,使得传感器的智能化更高,功耗更少。在这篇文章中,我们将研究三个不同的传感器原理以及在工业自动化领域的一些新的位置传感器。     

PID电子鼻在车内空气质量评价的应用研究

以便携式PID电子鼻系统作为检测手段,对车内气体VOCs质量分数进行客观检测,同时同步进行车内气体主观评价,并对采集到的数据进行分析.筛选VOCs质量分数特征值,分别建立一元线性回归模型及偏最小二乘回归模型,结果表明,一元线性回归模型对车内气味预测效果较好,预测精度在0.3个气味强度等级之间,同时模型本身拟合效果较好.所建的偏最小二乘回归模型显著性检验结果表明,模型不具有显著相关性,因此不再进行气味强度等级的预测分析.