基于流速调制的电子鼻系统开发及其在黄酒酒龄分类中的应用

摘要：

一种基于流速调制的电子鼻系统,在流速可变的情况下,通过改变进气流速来扩大传感器对不同气体的响应范围,以此来提高识别正确率,缩短检测时间.应用改进的自适应主成分分析算法(Adaptive Principal Component Analysis,AD-PCA)对黄酒酒龄进行分类来验证此电子鼻系统,并将该算法的结果与支持向量机算法(Support Vector Machine,SVM)和误差反向传播神经网络算法(Back-Propagation Neural Network,BPNN)的结果进行对比,实验结果表明:对于5种不同酒龄的黄酒,AD-PCA得到的平均正确分类率为93.6％,SVM得到的平均正确分类率为92％,BPNN得到的平均正确分类率为100％,与固定流速相比,可以在保证较高准确率的基础上做到快速分类,并且有效缩短检测时间.

关键词：黄酒、电子鼻、模式识别、流速调制

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资助基金：浙江省科技厅公益项目2016C32G2050021;浙江省大学生科技创新活动计划项目2016R408079

在线出版日期：2018-05-24（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：230-234