10.7506/spkx1002-6630-201718048
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
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.
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
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TS254.4(食品工业)
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
2017-10-30(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
共7页
310-316