电子鼻信号优化在茶叶贮藏时间识别中应用
以电子鼻作为检测手段，对不同贮藏时间龙井绿茶的茶叶及其冲泡后的茶水和茶底挥发性成分进行检测，并对采集到的数据进行分析，考察电子鼻在茶叶贮藏时间预测中的研究应用。首先通过主成分分析进行特征提取来压缩数据维数，减少数据计算量，进而优化特征向量。然后采用线性判别和神经网络的方法对茶叶的不同贮藏时间进行分类判别和预测。结果显示：通过降维对干茶叶为研究对象时，对贮藏时间的判别及测试结果最好。
龙井绿茶 电子鼻 主成分分析 信号优化 贮藏时间 特征识别
于慧春 李欣 王俊
浙江大学生物系统工程与食品科学学院 河南科技大学食品与生物系统工程学院 河南科技大学食品与生物系统工程学院 洛阳 471003 浙江大学生物系统工程与食品科学学院
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2009-10-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）