基于遗传优化神经网络的电子鼻对可乐的检测

基于遗传优化神经网络的电子鼻对可乐的检测

本文由北京盈盛恒泰科技有限责任公司整理汇编

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基于遗传优化神经网络的电子鼻对可乐的检测

基于遗传优化神经网络的电子鼻对可乐的检测[详细]
2011-03-09 00:00
选购指南
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电子鼻-基于遗传优化神经网络的电子鼻对可乐的检测

电子鼻-基于遗传优化神经网络的电子鼻对可乐的检测[详细]
2015-07-06 00:00
其它
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盈盛恒泰-基于电子鼻和神经网络的牛肉新鲜度的检测-电子鼻

摘要：本文对一批新鲜牛肉进行感官评价、挥发性盐基氮检测、微生物含量检测和电子鼻检测，检测时间为冷藏第0、3、5、7、10、12、14d。应用电子鼻第50s的响应信号建立牛肉样品的模式识别分析模型。[详细]
2018-08-16 10:00
产品样册
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可乐饮料的电子鼻检测研究

可乐饮料的电子鼻检测研究[详细]
2011-03-09 00:00
标准
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基于电子鼻的对掺假的“伊利”牛奶的检测

将电子鼻应用于对掺假牛奶的检测，旨在寻求一种快速有效的方法以实现对牛奶的质量监控。实验过程是：纯牛奶中掺入不同比例的奶粉奶，并用电子鼻检测17d的气味；纯牛奶中掺入不同体积的蒸馏水并用电子鼻检测。将检测结果用LDA和PCA方法分析。在LDA和PCA分析图中可以得出如下结论：电子鼻可以准确地区分纯牛奶与奶粉奶。当纯牛奶与奶粉奶以不同的比例混合后，电子鼻根据气味的浓度区分它们。在第1～3天，LDA分析图中各组样品根据纯牛奶和奶粉奶的混合比例有规律地分布；当纯牛奶中掺入不同体积水时，电子鼻能准确地区分它们。在PCA分析图中．高浓度奶与低浓度奶被明显地区分．可以籍此来判别牛奶的浓度。电子鼻能区分存放1~4d的牛奶．不能区分存放5～7d的牛奶。随着存放时间的延长，电子鼻可以根据牛奶气味的变化，在LDA和PCA分析图中反映牛奶的新鲜度。[详细]
2018-08-16 10:00
产品样册
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基于电子鼻的对掺假的伊利牛奶的检测

基于电子鼻的对掺假的伊利牛奶的检测[详细]
2024-09-26 02:45
专利
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基于逐步判别分析和BP神经网络的电子鼻猪肉储藏时间预测

基于逐步判别分析和BP神经网络的电子鼻猪肉储藏时间预测[详细]
2011-03-09 00:00
安装说明
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检测掺假牛奶的电子鼻传感器阵列的优化

检测掺假牛奶的电子鼻传感器阵列的优化[详细]
2008-06-04 00:00
课件
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基于电子鼻对水蜜桃货架期评价的研究

基于电子鼻对水蜜桃货架期评价的研究[详细]
2015-07-28 00:00
课件
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电子鼻对芝麻油掺假的检测

电子鼻对芝麻油掺假的检测[详细]
2024-09-29 07:51
安装说明
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基于电子鼻技术检测猪肉新鲜度的研究

基于电子鼻技术检测猪肉新鲜度的研究[详细]
2024-09-15 16:41
标准
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基于电子鼻山茶油芝麻油掺假的检测研究

基于电子鼻山茶油芝麻油掺假的检测研究[详细]
2024-09-11 17:47
期刊论文
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PEN3电子鼻对芝麻油掺假的检测

使用电子鼻系统PEN3对芝麻油中掺入大豆油、玉米油、葵花籽油进行检测分析，分别对芝麻油中不同量的掺假进行辨别，用主成分分析(PCA)和线性判别式分析(LDA)两种方法分析。结果表明：电子鼻能够较好的识别芝麻油掺假不同比例的大豆油、玉米油和葵花籽油，而且LDA方法比PCA方法的效果好。PCA方法对掺入大豆油、玉米油超过50%和葵花籽油超过70%的芝麻油能明显区分，而LDA方法对芝麻油中掺入不同量的大豆油、玉米油和葵花籽油均能明显区分。[详细]
2018-08-16 10:00
产品样册
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电子鼻对芝麻油掺假的检测.pdf

电子鼻对芝麻油掺假的检测.pdf[详细]
2024-09-28 01:42
标准
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基于电子鼻雪青梨贮藏期检测的实验研究

基于电子鼻雪青梨贮藏期检测的实验研究[详细]
2024-09-18 18:09
标准
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PEN3基于电子鼻技术对羊奶粉中掺假牛奶粉的快速检测_马利杰

利用电子鼻技术结合多种化学计量学方法，对羊奶粉掺假牛奶粉进行了快速定性判别和定量分析。将牛奶粉按不同比例掺入到羊奶粉中，并按掺假羊奶粉与水为1∶7.2的比例配成溶液，进行电子鼻检测。通过电子鼻采集不同比例掺假奶挥发性成分的响应值，然后利用主成分分析(PCA)、Fisher线性判别分析(FLDA)以及线性回归拟合分析进行定性判别和定量分析，建立基于电子鼻技术检测羊奶粉掺假的方法。结果表明，FLDA及PCA都能够区分出不同比例的掺假奶，且FLDA区分效果优于PCA；线性回归拟合分析的相关系数为94.8%，预测值与实际掺假值呈现一定的线性关系，表明该模型具有较好的泛化能力。因此利用电子鼻实现羊奶粉掺假的快速定性判别和定量分析是可行的[详细]
2018-08-16 10:00
产品样册
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基于电子鼻的小麦品种鉴别研究

提出了一种用电子鼻技术快速鉴别小麦品种的新方法。试验以三种小麦品种为研究对象，首先用主成分分析法、聚类分析法对5种不同温度条件下的麦9023电子鼻数据进行了分析，确定了试验条件，保证了试验的可重复性和准确性。用三种小麦**次测试的结果（每个品种15个样品，共45个样品）作为训练集来建立模型，用一周后的测试结果（每个品种5个样品，共15个样品）作为测试集。分别采用主成分分析法对三种小麦进行了区分，逐步判别分析法和BP神经网络对三种小麦样品进行了预测。使用主成分分析法不能很好对两次试验的三种小麦样品做出很好的区分，而使用逐步判别分析法对训练集回判的正确率为1**%，对测试集判别的正确率为86.7%。选用三层BP神经网络对训练集回判的正确率为1**%，对测试集判别的正确率为93.3%。说明在选取适合的试验条件的情况下，电子鼻对小麦品种具有很好的鉴别作用，为小麦品种的鉴别提供了一种新方法。[详细]
2018-08-16 10:00
产品样册
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基于电子鼻的鱼类新鲜度估计研究

基于电子鼻的鱼类新鲜度估计研究[详细]
2024-09-16 21:07
课件
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电子鼻用于逐步判别分析和 BP 神经网络的猪肉储藏时间预

电子鼻用于逐步判别分析和 BP 神经网络的猪肉储藏时间预[详细]
2024-10-01 06:46
操作手册
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PEN2基于逐步判别分析和BP神经网络的猪肉储藏时间预测

旨在探讨一种快速检测猪肉储藏时间的电子鼻方法。本研究采用德国Airsense公司的PEN2型便携式电子鼻对不同储藏时间(0～7d)的猪肉样品进行检测，每天检测42个样品，每个样品质量为10g，密封时间为5min。提取第60s数据进行线性判别分析，结果显示电子鼻能较好的区分不同储藏天数的猪肉样品。同时用逐步判别分析和BP神经网络对猪肉储藏时间进行预测，训练集的准确率，前者为1**%，后者为94.17%，而预测集的准确率，前者为97.92%，后者为93.75%。研究表明电子鼻技术有望在猪肉新鲜度快速检测上得到广泛的应用。[详细]
2018-08-16 10:00
产品样册
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该会员其他资料: 化橘红精油香气成分分析及品质检测---德国AIRSENSE电子鼻; 潮州咸菜发酵工艺优化及其品质研究---日本INSENT电子舌; 可食用材料制备液芯酸奶球及其性能研究---美国FTC质构仪; 动态席夫碱交联的壳聚糖基水凝胶的合成与性能研究---美国FTC质构仪; 双响应值联合优化超声波辅助熬制雪菜大黄鱼汤工艺及其滋味评价---日本INSENT电子舌; 基于电子鼻和气相色谱技术筛选石菖蒲的质量标志物---德国AIRSENSE电子鼻; 低温肉制品卤羊腩的加工工艺研究---美国FTC质构仪; 肉苁蓉提取物在不同香型白酒中的应用研究---日本INSENT电子舌; 不同品种玫瑰花及花蕾气味的电子鼻分析---德国AIRSENSE电子鼻; 枸杞奇亚籽杏仁酱的研制及品质分析---意大利VELP凯氏定氮仪

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