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检 索 范 例 :范例一: (K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 范例二:J=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT M=Visual
作 者:邹小波[1] 赵杰文[1] 殷晓平[1] 石吉勇[1]
机构地区:[1]江苏大学农产品加工工程研究所,镇江212013
出 处:《农业机械学报》2009年第1期110-113,共4页Transactions of the Chinese Society for Agricultural Machinery
基 金:国家自然科学基金资助项目(30671199);江苏省自然科学基金资助项目(BK2006707-1);江苏省创新人才启动基金资助项目(BK2006552);江苏省博士后基金资助项目(20070411024;0601003C)
摘 要:研制了由30个可视化传感器组成的可视化传感器阵列,对4种白酒进行了测试。通过主成分分析、聚类分析和BP神经网络对实验数据进行了分析和识别。主成分分析表明可视化传感器阵列不仅能够很好地区分不同酒精度的白酒,而且也能区分酒精度相似、香型不同的白酒。聚类分析进一步验证了主成分分析的结果,但部分样本不能够用聚类分析区分。利用BP神经网络对测试样本识别,可以完全区分4种测试白酒。Four kinds of Chinese liquors were detected by the colorimetric sensor array, which was composed of thirty chemoresponsive sensors. Principal component analysis (PCA), cluster analysis (CA) and back-propagation artificial neural network (BP-ANN) were used in the data analysis and pattern recognition. With principal component analysis, not only Chinese liquors could be identified according to alcoholicity, but also bouquet. Cluster analysis further proved the result of PCA, but some samples could not be classified by using this method. Finally, BP neural network was employed to identify the Chinese liquors, and the accuracy of recognition was 100%. This research shows the potential applications of the olfaction visualization technology for analyzing and identifying Chinese liquors.
关 键 词:白酒 嗅觉可视化 主成分分析 聚类分析 BP神经网络
分 类 号:TP242.64[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置] S126[自动化与计算机技术—控制科学与工程]
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