【摘 要】
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提出了一种苹果鲜度检测的气味识别系统,用于苹果品质的快速评价。系统由连接到数据采集系统的气体传感器阵列和带有模式识别软件的计算机组成。通过采集和检测苹果散发出的
【基金项目】
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山西省重点研发计划资助项目(201603D121006-1),中北大学重点实验室开放研究基金资助项目(DXMBJJ2018-08)
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提出了一种苹果鲜度检测的气味识别系统,用于苹果品质的快速评价。系统由连接到数据采集系统的气体传感器阵列和带有模式识别软件的计算机组成。通过采集和检测苹果散发出的香气,使用稳定的系统响应值来建立聚类分析和分类模型。采用连续投影算法(SPA)对传感器阵列进行了优化,优化后的传感器阵列可用于区分苹果的新鲜度。建立了反向传播(BP)神经网络分类模型。基于优化的传感器阵列,测试准确度达到98.67%,能够准确区分不同新鲜度的苹果,可作为苹果品质的快速评价方法。
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