基于电子鼻和改进无监督鉴别投影算法的大闸蟹新鲜度识别方法

摘要：

通过自制电子鼻系统采集活体大闸蟹的气味信息,采用流行学习算法对大闸蟹样本的多维特征响应进行降维,提取样本的低维特征向量,再利用反向传播神经网络实现对大闸蟹新鲜度的识别,并与理化指标挥发性盐基氮进行比较.结果表明,基于该算法的大闸蟹新鲜度识别的准确度可达到98.1%,且依据电子鼻技术与依据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识别方法是可行的.

关键词：大闸蟹、新鲜度、电子鼻、无监督鉴别投影算法、反向传播神经网络

所属期刊栏目：38

分类号：TS254.4(食品工业)

资助基金：江苏省产学研前瞻性联合研究项目BY2016050-02;江苏省"六大人才高峰"项目2014-NY-021;常熟理工学院产学研前瞻性专项QZ1502;常熟市科技发展计划项目CR201711

在线出版日期：2017-10-30（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：310-316