基于KPCA和SOM网络的电子鼻大闸蟹新鲜度评价

摘要：

针对大闸蟹新鲜度无损检测试验中,对于活体大闸蟹体内存在复杂、多变的生理指标,导致难以获得准确的辨识结果.通过自制的电子鼻系统采集大闸蟹活体算法的气味信息,采用KPCA算法获取样本的获取大闸蟹样本的二维特征信息,再利用自组织特征映射网络(SOM)实现对大闸蟹新鲜度的评价,并与理化指标挥发性盐基氮进行比较.试验结果表明,基于SOM网络的大闸蟹新鲜度判别的准确度可达到92％,且电子鼻各传感器的变化规律与理化指标判断结果基本一致,因此采用电子鼻技术的大闸蟹新鲜度无损检测是可行的.

关键词：大闸蟹、新鲜度、电子鼻、自组织特征映射网络

所属期刊栏目：38

分类号：TP2;V26

资助基金：江苏省“青蓝工程”资助项目,江苏省“六大高峰人才”项目2014-NY-021;常熟理工学院前瞻性项目QZ1502

在线出版日期：2017-04-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：200-203