基于电子鼻的芒果储存时间预测方法研究  

Study of Mango Storage Time Predicting Method Utilizing Electronic Nose

作　　者：尹芳缘[1] 曾小燕[1] 徐薇薇[1] 惠国华[1] 陈裕泉[2] 

机构地区：[1]浙江工商大学食品与生物工程学院 [2]浙江大学生物医学工程与仪器科学学院

出　　处：《传感技术学报》2012年第9期1199-1203,共5页Chinese Journal of Sensors and Actuators

基　　金：浙江省公益技术应用研究项目(2011C21051);国家自然科学基金项目(81000645);浙江省自然科学基金项目(Y1100150);浙江省大学生科技创新活动计划项目(2010R408015);浙江工商大学大学生创新项目(11-143;11-145;11-159)

摘　　要：本文研究了一种芒果储存期预测方法,使用智能电子鼻实验检测了存储于9天内的芒果样品,主成分分析法实现了不同贮存时间芒果样品的区分,采用阈值随机共振方法提取芒果品质特性信息,并以互相关系数极大值构建芒果储存期预测模型。预测实验结果表明该模型预测准确度为87.5%。该预测方法具有检测快速、准确性好、成本低等优势。In this paper,a mango storage time predicting method utilizing electronic nose is proposed.The electronic nose responses to mango samples stored within 9 days are measured.Principal component analysis（PCA）method can distinguish mango samples of the different storage time.The aperiodic stochastic resonance method is used to extract the mango quality features,and the cross-correlation coefficient maximums are used to build mango storage time predicting model.The validating experiments results indicate that the predicting accuracy of the developed model is 87.5%.This method presents some advantages including rapid detection,good accuracy,and low cost.

关 键 词：电子鼻 芒果品质分析 非周期随机共振 互相关系数 

分 类 号：TP212.6[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]