基于手持式电子鼻的白酒识别

论文摘要

现有电子鼻存在体积偏大、价格昂贵等问题,阻碍了其普及应用。为解决这一问题,该文提出了一种用于白酒检测的手持式电子鼻设计方案,传感器阵列由6种贴片式气体传感器和1个温湿度传感器组成,并置于一个微型仿生气室中。基于所设计的手持式电子鼻对6种白酒的识别问题进行了研究。首先,从电子鼻传感器响应中提取特征,并采用主成分分析法（principal component analysis, PCA）、核主成分分析法（kernel principal component analysis,KPCA）和核熵成分分析法（kernel entropy component analysis,KECA）进行特征降维;然后,通过支持向量机（support vector machine,SVM）、K近邻（k-nearest neighbor,KNN）和反向传播人工神经网络（back-propagation artificial neural network,BP-ANN）对白酒进行识别。结果表明,所设计的手持式电子鼻可以对不同种类的白酒进行在线检测与准确识别。

论文目录

• 1 材料与方法
•   1.1 手持式电子鼻系统
•   1.2 白酒数据处理方法
•     1.2.1 采样数据预处理
•     1.2.2 特征提取
•     1.2.3 特征降维和分类方法
• 2 结果与分析
•   2.1 实验材料以及采样过程
•   2.2 三种降维方法对比
•   2.3 三种分类算法对比
• 3 结论

文章来源

类型: 期刊论文

作者: 李金金,孙哲华,孟庆浩

关键词: 白酒,手持式电子鼻,气室,特征提取,特征降维,分类

来源: 食品与发酵工业 2019年24期

年度: 2019

分类: 工程科技Ⅰ辑

专业: 轻工业手工业

单位: 天津大学电气自动化与信息工程学院

基金: 国家自然科学基金(61573253)

分类号: TS262.3

DOI: 10.13995/j.cnki.11-1802/ts.021867

页码: 218-222

总页数: 5

文件大小: 671K

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