基于电子鼻的鱼类新鲜度估计研究

以新西兰市场上最受欢迎的四类鱼(红甲鱼、鲂鱼、唇指鲈和(澳洲)鲹)为对象研究鱼的新鲜度。在同一实验室环境下,运用便携式电子鼻Cyranose 320测量这四类鱼被储藏第1,2,5,6,7,8,9,10(第3,4天的未测量)天后对应的同一样品,每个样品测量一次对应每个传感器平均采样2000个左右数据,获得大约2.048×106[4(鱼)×8(天)×32(传感器)×2 000(采样)=2 048 000]个数据。将实验数据进行特征提取及人工神经网络(ANN)分析处理,得到传感器对每类鱼每天的响应模式,进而估计鱼的新鲜度,获得了91%以上的正确识别率。研究结果表明该方法是实用可行的。     

鸡蛋透光图像特征提取与新鲜度检测模型研究

消费者对蛋品品质的要求越来越高,系统地对鸡蛋新鲜度进行无损检测也越来越重要。通过冷光源照射获取鸡蛋彩色透光图像,提取透光图像Lab空间的L分量进行灰度阈值分割得到鸡蛋的二值图像;将L分量进行预处理后,采用连通区域检测法提取气室边缘、霍夫直线检测气室与鸡蛋的分割线,得到气室的二值图像;提取透光图像RGB空间的G分量进行自适应灰度调整、自定义模板的线性空间滤波,利用形态学方法和阈值分割法提取蛋黄图像;使用sobel算子提取蛋黄边缘并利用最小二乘法拟合蛋黄椭圆。提取透光图像中与新鲜度有关的气室大小、蛋黄大小和椭圆度三种特征,计算三种因素值并分别建立了它们与鸡蛋新鲜度的单因素线性回归模型;利用梯度下降法综合三种特征因素训练得出鸡蛋透光图像三元新鲜度模型。该模型经拟合优度检验和F检验具较高可靠性,可对禽蛋进行实时新鲜度检测与分级。     

电子鼻在食品科学中的应用

电子鼻是新近发展起来的模拟人工嗅觉的设备,由于其费用经济,检测速度快,可以客观、自动、无损的鉴定食品的风味物质,因此在食品工业中的应用越来越广泛.主要综述了:①电子鼻的结构,重点介绍了电子鼻的样品处理系统和检测系统,分析了样品处理方法、原理及其需要优化的参数,同时对检测系统的传感器类型、原理及其优缺点进行了介绍;②电子鼻在食品科学的几个方面如过程监控、真伪鉴别、货架期以及新鲜度等方面的应用.由此可以看出电子鼻必将得到越来越广泛的应用.     

电子鼻与电子舌在饮料品质评价中的应用

随着传感技术的发展,电子鼻与电子舌以其独特的优越性广泛应用于食品的品质评价中.阐述了电子鼻与电子舌的结构组成及其在饮料的种类识别、品质控制、定量分析和感官评价等方面的应用,并指出了其在发展过程中需要解决的问题.     

小波变换在数据挖掘数据预处理中的应用

数据挖掘是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的数据中,提取人们事先不知道的但是潜在的有用的知识和信息的过程,数据预处理是整个数据挖掘过程中的一个重要环节。小波变换是一种新的数学分析方法,广泛应用于信号处理、图形处理、模式识别、语言分析等众多领域。将小波变换应用在数据挖掘数据预处理中,能够得到良好的数据压缩效果。     

数据预处理在高速公路收费系统中的应用

本文利用数据预处理技术,将高速公路收费系统中的海量信息进行处理,去除数据中的重复、冗余以及错误信息,提高了系统的稳定性和高效性,也为系统的有效数据挖掘奠定了基础。本文基于最新的.NET技术,对数据预处理算法进行了具体实现,并结合SQL Server2005给出了实现结果。     

电子鼻与电子舌在可可椰奶品质评价中的应用

采用电子鼻和电子舌测试了可可粉、砂糖与椰子粉配比不同时的产品信号响应值,并应用主成分分析法、判别因子分析法和统计质量控制分析法对数据进行了分析.结果表明,在3种主要原料配比不同时,电子鼻与电子舌对产品的响应信号有明显区别,主成分分析法和判别因子分析法等可以区分不同品质的可可椰奶,能够从气味、滋味和总体质量方面对可可椰奶检测和鉴定.     

小波分析技术在数据预处理中的应用

在工程实际中,从被测对象上检测到的信号,往往混有不同程度的噪声。利用小波分析可以过滤掉弱信号或无用信号,得到用户真正需要的信息。介绍了小波变换、小波包分解,以及运用小波包分解进行数据预处理的方法,并最终选择应用小波包分解进行消噪和小波多尺度分解,完成数据预处理,提取了故障特征。     

一种改进聚类分析方法在数据预处理中的应用

在通常的聚类分析方法的基础上，提出了一种改进聚类分析方法，并运用于数据源中缺损数据的修补，案例示算结果显示，该方法比传统的数据预处理方法更合理，置信度更大。     

数据预处理在商业企业数据仓库的应用

数据预处理是数据挖掘过程中重要环节 ,对数据预处理技术进行研究具有现实意义。文章在介绍数据预处理方法的基础上 ,结合大型商业营销企业数据仓库数据的特点和数据挖掘过程中对数据的要求 ,详细论述了数据预处理技术在大型商业营销企业数据仓库中的应用 ,提出改善数据质量是预处理技术的关键。     

改进卡尔曼算法在电子鼻信号处理中的应用

为了降低的电子鼻测量过程中噪声信号对采样结果的影响,提出一种改进的自适应卡尔曼滤波算法,该方法能自适应调整测量方差以及能够滤除传感器本身具有的非高斯噪声信号.针对电子鼻测量过程中的信号特性,建立了测量数据处理的卡尔曼滤波模型,重点讨论改进卡尔曼滤波算法,并将该算法应用到电子鼻测量数据处理过程中,结果表明该方法能够拟制电子鼻测量过程中产生的噪声,提高电子鼻的测量精度.     

基于电子鼻技术的葡萄酒分类检测方法

为了简单准确的检测葡萄酒的种类,建立了电子鼻检测系统。以三种具有相似气味的葡萄酒的种类识别为实验背景,根据葡萄酒散发的气味合理的选用了八个气敏传感器。利用主成份分析方法对传感器阵列进行优化,最后确定选用四个传感器为最终的传感器阵列,并借助Fisher判别分析方法检验其效果。使用SVM算法及BP算法分别对不同训练样本数的葡萄酒做对比实验。实验结果表明,基于PCA-SVM模式识别算法有很高的识别精度,很强的分类能力,而且在小样本分类识别实验中有着潜在的优势。     

Progress in bionic information processing techniques for an electronic nose based on olfactory models

As a novel bionic analytical technique, an electronic nose, inspired by the mechanism of the biological olfactory system and integrated with modern sensing technology, electronic technology and pattern recognition technology, has been widely used in many areas. Moreover, recent basic research findings in biological olfaction combined with computational neuroscience promote its development both in methodology and application. In this review, the basic information processing principle of biological olfaction and artificial olfaction are summarized and compared, and four olfactory models and their applications to electronic noses are presented. Finally, a chaotic olfactory neural network is detailed and the utilization of several biologically oriented learning rules and its spatiotemporal dynamic propties for electronic noses are discussed. The integration of various phenomena and their mechanisms for biological olfaction into an electronic nose context for information processing will not only make them more bionic, but also perform better than conventional methods. However, many problems still remain, which should be solved by further cooperation between theorists and engineers. Supported by the National Creative Research Groups Science Foundation of China (Grant No. 60421002) and National Basic Research Programme of China (Grant No. 2004CB720302)     

蛋品保鲜技术探讨

本首先从蛋在保存过程中的生理生化变化进行了讨论,再从壳表面杀菌及抑制蛋品的呼吸方面阐述了蛋品保管的原则,然后讨论了蛋品保鲜的各种方法,同时论述了蛋品保鲜技术大规模开发的意义及前景。     

高校学生评教的数据处理方法探索

用极差理论的方法对学生评教的数据进行处理,统计出的最终得分更趋向于教师教学的实际水平.与传统的方法比较,极差理论数据处理方法更科学合理.     

基于电子鼻技术的茶叶贮藏时间检测方法

主要探索茶叶贮藏时间的检测方法.以黄山毛峰茶为研究对象,利用电子鼻对7个不同贮藏时间下的干茶叶进行检测.根据电子鼻传感器阵列响应特点选取了特征变量,以特征变量为自变量,以茶叶贮藏时间为因变量,建立了茶叶贮藏时间的BP神经网络预测模型.通过测试样本对模型进行实验分析,结果表明:该模型对于7个不同贮藏时间茶叶样本最大预测误差为42.1天;预测误差超过10天的最大样本数为5个,占总样本数的7.14%.验证了所建立的茶叶贮藏时间BP神经网络预测模型的可行性.     

基于在线支持向量机的电子鼻模式识别算法

针对现有电子鼻系统训练误差大、运行速度慢等特点,提出了一种新的基于在线支持向量机(Online-SVM)的电子鼻系统模式识别方法。该方法使用CH4气体与传感器阵列响应的值作为输入数据,经在线支持向量机算法进行模式识别,对CH4气体的浓度进行预测和分类。与期望结果对比,新方法的平均误差降低为5.3%,运行时间降为0.1994s,表明基于在线支持向量机的电子鼻系统模式识别方法能有效提高电子鼻系统识别的精度和速度。     

无机化学实验数据的计算机处理

该文以无机化学教材中的实验为基础,应用Origin和Excel两种计算机软件对实验数据进行处理,并对实验结果进行比较。     

一种FFT阈值函数在电子鼻鉴别白酒中的应用

针对电子鼻在长期检测中因产生漂移现象而导致鉴别正确率降低的问题,文章提出了一种基于快速傅里叶变换(fast Fourier transform,FFT)的均值偏差率阈值函数来去除漂移噪声的方法。该方法是通过构造FFT变换系数的均值偏差率阈值函数,实现对FFT系数的动态处理,进而去除电子鼻的漂移噪声。实例应用表明,该方法可使6种白酒样品的鉴别正确率由处理前的43.5%提升至100%。