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1.
蔬菜中的农药残留是一个备受社会关注的问题。利用5只气敏传感器、1个温度传感器和1个湿度传感器构成测试系统,对蔬菜中2种多个浓度级别的农药残留成分进行测试。运用小波包的三尺度分解技术来分析测试结果,以小波包节点能量最大值的倒数构造特征向量,并运用主成分分析(PCA)和RBF神经网络对多浓度级别下的农药残留按类识别。结果表明:使用此方法提取的特征向量可使测试系统很好地把两种多浓度级别下的农药残留实现按类识别,且不受浓度级别的影响。
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2.
由于有机磷农药的挥发性与稳定性易受环境的影响,降低了电子鼻在分类鉴别中的精确度与可比性。在定位传感器响应起始点的基础上,截取有效数据,以保证分析结果的可靠性;通过对平均微分法、积分值2种特征提取方法分析,提出了一种面积斜率比值法的特征提取方法;运用主成分分析(PCA)和BP神经网络对3种方法2种农药进行分类计算,结果表明:面积斜率比值法的分类效果最好。
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3.
蔬菜中的农药残留是一个备受社会关注的问题。利用5只气敏传感器、1个温度传感器和1个湿度传感器构成测试系统,对蔬菜中2种多个浓度级别的农药残留成分进行测试。运用小波包的三尺度分解技术来分析测试结果,以小波包节点能量最大值的倒数构造特征向量,并运用主成分分析(PCA)和RBF神经网络对多浓度级别下的农药残留按类识别。结果表明:使用此方法提取的特征向量可使测试系统很好地把两种多浓度级别下的农药残留实现按类识别,且不受浓度级别的影响。
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