本文關(guān)鍵詞：基于多特征融合的電子鼻鑒別玉米霉變程度

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【摘要】：為了提高電子鼻檢測玉米霉變程度的正確率,該文探究了電子鼻信號不同特征組合的表征對霉變玉米鑒別結(jié)果的影響。首先,運用電子鼻對霉變玉米的5組樣本訓練集與測試集進行測試,獲得測試信號。其次,分別提取測試信號的積分值(integral value,INV)、平均微分值(average differential value,ADV)、相對穩(wěn)態(tài)平均值(relative steady-state average value,RSAV)作為特征值,5組訓練集與測試集均分別采用3種單一的特征值或其組合特征值來表征。然后,運用Fisher判別分析(fisher discriminant analysis,FDA)分別對5組訓練集進行判別分析,并用對應的測試集進行檢驗。FDA分析結(jié)果指出,電子鼻測試信息分別在單一特征和2個特征組合表征下,不同霉變程度玉米是不能有效分開的,但在2個特征組合表征下的鑒別正確率比單一特征有所提高;當用3個特征組合來表征測試信息時,FDA鑒別能力得到提高,鑒別正確率在96%以上。另外,借助于WilksΛ統(tǒng)計量考察了電子鼻中每個傳感器測試信號表征的差異性,對3個特征組合的表征情況進行了表征變量篩選。FDA分析結(jié)果顯示,篩選前后的鑒別結(jié)果非常相近,最低鑒別正確率均在96%以上,這說明不同傳感器需要不同的特征表征,以體現(xiàn)其差異性,由此也減少了計算的復雜性。研究結(jié)果表明,用多特征融合模式可更有效地表征電子鼻對霉變玉米的響應信息,有利于提高霉變玉米的鑒別正確率。同時,該研究成果也不失一般性,為電子鼻信號表征提供了一種新思路。
【作者單位】： 河南科技大學食品與生物工程學院;
【基金】：國家自然科學基金資助項目(31571923;31171685)
【分類號】：S435.13;TP212
【正文快照】： 殷勇,郝銀鳳,于慧春.基于多特征融合的電子鼻鑒別玉米霉變程度[J].農(nóng)業(yè)工程學報,2016,32(12):254-260.doi:10.11975/j.issn.1002-6819.2016.12.036 http://www.tcsae.orgYin Yong,Hao Yinfeng,Yu Huichun.Identification method for different moldy degrees of maize using e

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本文編號：1154626