小麦霉变程度的电子鼻检测
利用电子鼻系统对小麦霉变进行了检测、并采用PCA和LDA分析,结果显示可以很好的区分六组霉变程度的小麦。利用BP网络和MLR建立模型对霉变小麦的菌落总数进行预测结果显示BP网络和MLR模型的预测值和测试值的相关系数都大于0.90,说明预测结果都是很好的。在掺入不同霉变小麦的识别中,LDA分析可以很好的识别霉变小麦,并且各个类的集中性很好;利用BP网络和MLR建立模型对掺入霉变百分比进行预测,BP网络和MLR模型的预测值和实际值的相关系数都很高,说明预测结果都是很好的,MLRI回归模型的预测值和测试值之间的相关系数高于BP网络的,相对误差低于BP网络的。
电子鼻 传感器阵列 小麦霉变 BP网络 回归模型
张红梅 王俊
浙江大学生物系统工程与食品科学学院,杭州 310029;河南农业大学机电工程学院,郑州 450002 河南农业大学机电工程学院,郑州 450002
国内会议
宜昌
中文
17-24
2007-10-18（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）