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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：1226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?。?/th> | 436.9KB |
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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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