基于气体传感器阵列和非线性信号分析技术的龙井茶品质检测方法研究

本文研究了一种基于传感器阵列信号分析的龙井茶品质检测技术,采用多气体传感器阵列构建检测平台,实验检测不同储存时间的龙井茶样品,并对传感器阵列信号开展信号分析。为了进一步优化传感器阵列检测龙井茶品质的准确性,对传感器阵列参数优化,得到优化之后的阵列,优化后的传感器阵列具有更高的准确性。采用载荷分析（Loadings）、归一化处理进行数据的预处理。实验采用模糊c均值聚类（FCM）、k近邻函数（KNN）和概率神经网络（PNN）三种方法对传感器阵列检测信息进行了模式识别,以评估所构建系统的检测精度。结果表明三种方法的识别正确率分别为90.83%,90%和93.3%。结果表明KNN和PNN针对气体传感器阵列检测龙井茶品质领域均呈现了较好的模式识别结果。以上结果证明该系统具有较好的检测精度,随机共振系统输出相关系数曲线可以较好的区分不同茶叶样品,并且依托互相关系数特征峰值构建了其品质分析模型。     

基于传感器阵列优化的东北山参品质检测方法研究

研究了一种基于传感器阵列优化的储存山参品质检测方法.实验记录气体传感器阵列对山参样品的响应信号,采用传感器载荷分析的方法对传感器阵列响应信号进行优化.优化后传感器阵列主成分区分度提高了10.46％.优化后传感器阵列检测信号输入非线性数据共振模型,基于系统输出互相关系数COE(Cross Correlation Coefficient,)特征值经由线性拟合方法构建储存山参品质检测模型Q=(COEmax-0.23)/0.02(R2=0.99026).验证实验结果表明所构建的模型的预报准确度为83.3％.所探索的方法有望在储存中药材品质检测领域得到广泛应用.     

基于电子鼻技术的信阳毛尖茶咖啡碱检测方法

本文采用电子鼻系统对三个等级的信阳毛尖茶进行了检测.采用Loading分析和相关分析对传感器阵列进行优化,选出四个传感器为最终的新传感器阵列,用于信阳毛尖茶的品质识别.PCA分析结果显示,可以将不同等级的茶叶完全区分开,而且效果比较好.利用PCR、MLR和QPSa方法分别建立信阳毛尖茶基于气敏传感器阵列的咖啡碱预测模型...     

Adaboost集成BP神经网络在传感器阵列检测系统中的应用

针对目前常见的多元有害气体检测问题,设计并搭建了一种基于传感器阵列和集成 BP神经网络相结合的传感器阵列检测系统。在该系统中采用集成BP神经网络对传感器阵列的三种混合有害气体的响应信号进行回归分析。为了提高集成BP神经网络的预测准确性,又利用Adaboost算法对集成BP神经网络进行了优化。结果显示：该系统能够准确地检测气体组分,通过Adaboost算法对集成BP神经网络优化后,预测的平均相对误差小于2%,能够有效解决气体传感器的交叉敏感问题,提高传感器的选择性。     

电子鼻用于检测掺假牛奶时其传感器阵列的优化

目前电子鼻在食品领域已有广泛的应用，由于气味组成成分复杂，仅用单个气体传感器是无法评定气体质量，因此气体传感器阵列应运而生。在对不同的食品进行检测时，电子鼻的传感器阵列的构成是不同的。本文运用PEN2便携式电子鼻对掺假牛奶进行检测，用方差分析、主成分分析和聚类分析对信号进行分析，得到由8个传感器组成的用于检测掺假牛奶的最佳传感器阵列。用这8个传感器组成的传感器阵列对掺假牛奶进行检测区分，结果用LDA方法 (线性判别式分析) 进行分析，在LDA分析图上，不同比例掺假的牛奶能被明显地区分。新的传感器阵列具有较少的传感器和与原传感器阵列相同的检测区分能力。     

检测掺假牛奶的电子鼻传感器阵列的优化

目前电子鼻在食品领域已有广泛的应用,由于气味组成成分复杂,仅用单个气体传感器是无法评定气体质量的,因此气体传感器阵列应运而生.在对不同的食品进行检测时,电子鼻的传感器阵列的构成是不同的.运用PEN2便携式电子鼻对掺假牛奶进行检测,用方差分析、主成分分析和聚类分析对信号进行分析,得到由8个传感器组成的用于检测掺假牛奶的最佳传感器阵列.用这8个传感器组成的传感器阵列对掺假牛奶进行检测区分,结果用LDA方法(线性判别式分析)进行分析,在LDA分析图上,不同比例掺假的牛奶能被明显地区分.新的传感器阵列具有较少的传感器和与原传感器阵列相同的检测区分能力.     

PSO-BP神经网络在多元有害气体检测中的应用

针对目前常见的多元有害气体检测问题,搭建了一种基于传感器阵列和GP神经网络相结合的多元有害气体检测系统。该检测系统中采用了GP神经网络算法对传感器阵列的4种混合有害气体的响应信号进行回归分析。为了提高GP神经网络的预测准确性,又利用了粒子群优化（ PSO）算法对GP神经网络的权值与阈值进行了优化。结果显示：通过PSO 优化的GP（ PSO-GP）神经网络预测的平均相对误差小于2%,能够有效解决气体传感器交叉敏感问题。     

乳制品电子鼻分类中传感器阵列的一种优化方法

利用13个TGS系列的金属氧化物气敏传感器组成的阵列对3种乳制品进行了测量。提取每个传感器响应值的方差为特征值,借鉴逐步判别分析的思想,依据Wilks统计量最小的原则,逐步引入对分类有用的变量,实现了对传感器阵列的优化。对阵列优化前后的数据,用主成分分析(PCA)和Fisher判别分析(FDA)的方法进行对比研究。结果表明:使用优化后的传感器阵列,不仅主成分分析能将不同种类的乳制品很好的区分开;而且用Fisher方法时,交叉确认正确率也得到提高。因此,所给出的阵列优化方法是有效的。     

气体传感器阵列中特征参数的提取与优化

用一组厚膜金属氧化锡气体传感器阵列对气味进行分析和识别 ,其中最重要、最难的因素是传感器特征提取技术和特征参数的优化 ,使所用的传感器阵列能快速准确地识别不同气味。然而 ,目前尚无令人满意的方法。本文中研制了适用于传感器阵列反应的试验装置 ,在获得传感器与食醋挥发气体反应的整个过程的数据的基础上 ,提取了传感器与食醋散发的气体反应的特征值。利用分辨率来提取 ,以确定所提取的特征参数是否最优 ,从而决定该特征值在以后模式识别中是否有用。再对那些分辨率指数大的特征参数进行主成分分析和神经网络分析 ,主成分分析结果表明不同醋之间区分得比较开 ,神经网络的识别正确率达到 10 0 %。显然这一方法也可用于解决其它形式传感器阵列问题。     

电子鼻系统对危险爆炸物的识别研究

采用纳米氧化锌厚膜气体传感器组成的阵列对硝铵、矿山炸药、苦味酸、2,4二硝基甲苯(DNT)4种典型爆炸物样品进行了实验。称取4mg爆炸物样品,采用动态实验对18只传感器进行筛选、优化,得到6个最优元件组成的阵列。采用静态实验考察了传感器的检测能力,结果表明:随着待测样品浓度的增加,6个传感器的灵敏度均呈指数上升,且该方法能够检测到4种爆炸物样品的最小浓度均低至3.34μg/L。为进一步与实际应用相接近,采用完全动态小剂量实验,结果表明:在15.4μg/L浓度处提取斜率最大值为特征值对阵列进行判别函数分析,可使4种典型爆炸物在该浓度水平能够完全区分。     

食醋分类中气体传感器阵列的一种优化方法

利用13只气体传感器、1只温度传感器和1只湿度传感器构成的初始测试系统,对3种不同品种的食醋进行测试。运用小波包的三尺度分解来提取测试结果的分析特征向量,并借助主成分分析(PCA)技术,对传感器阵列进行了优化,得到由5只传感器构成的优化阵列。利用RBF神经网络,对原阵列和优化后阵列的鉴别效果进行比较,结果表明:优化后传感器阵列能将3种不同品种的食醋成功区分开,并且鉴别效果也得到明显改善。     

电子鼻技术在食醋识别中的应用

利用由10个掺杂纳米氧化锌厚膜气敏传感器组成的阵列对9种食醋和乙酸溶液进行了测量.并通过主元分析、聚类分析和概率神经网络对数据进行了分析和识别.主元分析表明不同的食醋在品牌、种类、酸度等方面具有一定的相似性.聚类分析进一步研究了食醋种类之间的相似程度.利用概率神经网络对所测试的食醋进行了识别,有较高的识别率.分析表明电子鼻技术是食醋分析和识别的一种具有发展前途的实用技术.     

A sensor array optimization method for electronic noses with sub-arrays

Sensor array configuration needs to be optimized in developing an application-specific instrument of electronic noses. Currently, sensor array optimization is commonly done by feature selection techniques. These methods could solve how to optimize a sensor array. However, they could not figure out what are the unique functions that each sensor plays in the optimized sensor array. The method proposed in this paper could solve this problem by sensor clustering and dividing the whole sample classification mission into several small recognition tasks. A measurement with a six Taguchi Gas Sensors (TGS sensor hereinafter) sensors array to classify 11 gas sorts was used in the data validation. The sensor array was optimized to three sensors with the proposed method. Each sensor in the optimized array had unique functions to solve different recognition tasks. TGS2600 had the unique functions to discriminate butanone and acetaldehyde. TGS2602 had the unique functions to discriminate benzene and cyclohexane, methanol and ethanol. TGS813 had the unique functions to discriminate cyclohexane and pentane. The combination of TGS2600 and TGS2602 had the unique functions to discriminate acetone and butanone, acetone and acetaldehyde. The proposed method might be a new generation of sensor array optimization methods.     

Monolithic sensor array based on a quartz microbalance transducer with enhanced sensitivity for monitoring agricultural emissions

A low-cost sensor array system for agricultural applications is presented. The sensor array is based on a quartz crystal microbalance (QMB) transducer with a novel heating structure. Selective host molecules are used as gas-sensitive layers. The gas-sensitive layers were optimized for the selective detection of ammonia at varying humidity concentrations. A mode of operation is presented which allows on-line monitoring of ammonia without a reference gas (RG). In addition, this temperature modulation (TM) mode improves the signal-to-noise ratio of the sensors compared to the usually applied RG mode. Multivariate regression models are applied on the sensor array data to selectively predict the ammonia concentration in agricultural emissions.     

基于气体传感器阵列的白酒特征分析

利用气体传感器阵列进行食品质量检测是电子鼻应用中的一个重要方面。采用7只TGS传感器构成的阵列对8种市售白酒进行了动态测量,并对其进行分类。结合主元分析法(PCA)对传感器阵列信号与白酒的品牌、香型、原料、产地、酒精度等特征之间的关系进行了分析。结果表明,传感器信号在上述白酒特征上表现出很强的聚类特性,按原料划分可以得到最佳的分类效果。     

关于低功耗气体传感器阵列的研究

由电池驱动以微机械技术制造的气体传感器的功耗是十分关键的实际问题.为了研制低功耗气体传感器,在传感器阵列上表面制备完成后,从下表面腐蚀传感器芯片的基底,以造成传感器芯片和封装室之间形成一个空气夹层.从而对有空气夹层的传感器芯片和没有空气夹层的传感器芯片的能耗做比较.实验结果显示,腐蚀过的传感器芯片具有较低的功耗.     

离散半圆柱体电阻式气体传感器的研究

气体传感器,作为一种先进的信息获取设备,在人们生产和生活中发挥着越来越大的作用。人们对其性能要求也越来越高,尤其是传感器的响应速度更是人们关注的重点。所以,本文提出了一种新型的气体传感器模型,即在连续平面敏感结构的基础上,将其离散化,成为离散半圆柱体阵列结构,根据平面和圆柱体扩散方程,分析了两者的响应时间和灵敏度,并进行比较,证明离散半圆柱体阵列敏感结构具有了更快的响应速度和更高的灵敏度。     

医用电子鼻气体传感器阵列优化方法

电子鼻气体传感器阵列存在冗余和相关,将对分类识别效果产生影响。提出并实现了一种新的医用电子鼻气体传感器阵列优化方法,利用改进遗传算法设定气体传感器的重要性系数,以去除传感器阵列的冗余和相关,提高系统的判别能力。新的方法分别用于五种乳癌特征气体和七种伤口病原菌检测,使正确识别率得到较大提高。     

一种基于电子鼻的食醋识别新方法

采用6只掺杂纳米ZnO厚膜传感器构成的电子鼻对15种商业食醋进行了测量,采用主元分析法(PCA)对电子鼻信号与食醋种类、配料、发酵方式和产地之间的关系进行了分析,电子鼻信号在上述食醋特征上表现出很强的聚类特性。针对上述特征,结合人工神经网络(ANN)、K近邻法(KNN)对15种食醋进行了识别,识别率为98.3%。研究表明:采用特征识别的电子鼻具有良好的灵活性和强健性。