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基于電子鼻多傳感器融合的茶葉存儲時間識別
閱讀：1112發(fā)布時間：2020-03-27
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摘要：借助電子鼻檢測存儲60、120、 180、 240、 300、 360 d的黃山毛峰茶香氣信息，根據(jù)電子鼻各傳感器響應(yīng)曲線變化特點，選取出1組能夠表征不同香氣信息的基本特征變量，分別采用主成分回歸(PCR)、偏小二乘回歸(PLS)和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(BPNN)方法，建立茶葉存儲時間的預(yù)測模型。測試樣本集對3種預(yù)測模型的檢驗結(jié)果表明：PCR、PLS、BPNN模型的預(yù)測標(biāo)準(zhǔn)誤差分別為10.05、6.04、3.21 d；大預(yù)測相對誤差分別為11.03%、7.02%、5.89%；平均預(yù)測相對誤差分別為6.73%、4.74%、3.62%；預(yù)測值與實際值之間的決定系數(shù)R2分別為0.862、0.896、0.987。 3種模型都能較好地對茶葉存儲時間進(jìn)行預(yù)測，相比較而言，BPNN模型性能優(yōu)，PLS模型性能優(yōu)于PCR模型。
關(guān)鍵詞：電子鼻，茶葉存儲時間，多傳感器融合，主成分回歸，偏小二乘回歸，BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
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