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劲酒电子鼻鉴别分析中传感器阵列优化方法研究 总被引:3,自引:1,他引:2
气敏传感器阵列优化是电子鼻应用研究中的一个重要方面.阵列优化后可以消除初始阵列中的冗余信息,提高识别能力.在电子鼻对劲酒进行鉴别分析中.分别采用相关系数绝对值累加和最小分析、PCA第二主成分系数选择性分析、基于变异系数的因子载荷分析三种方法研究了初始传感器阵列的优化阵列.结果表明3种优化阵列组成形式基本相同,进而构造出了适宜劲酒电子鼻分析的传感器阵列.计算分析表明,传感器优化阵列可以很好地对酒精度为35和38度的两种劲酒产品进行鉴别分类.这也为电子鼻分析中阵列的优化选取提供了一种方法与思路. 相似文献
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为了探寻一种准确、快捷鉴别桑果汁风味的方法,以市售不同品牌的桑果汁为研究对象,比较了电子鼻、电子舌分别对其气味、滋味分析的差异,明确2种仪器在区分不同品牌桑果汁上的作用。结果表明,电子鼻对桑果汁气味分析显示其差异主要存在于甲基类、硫化物、氮氧化合物、有机硫化物、醇类与醛酮类、芳香成分等化合物上,主成分分析累计方差贡献率达99.905%,各样品判别指数在0.977~1.000之间,说明电子鼻能准确区分不同桑果汁样品。电子舌对桑果汁滋味分析显示其差异主要存在于酸味、苦味、鲜味和咸味上,主成分分析时部分样品出现重叠,说明电子舌分析结果不能完全区分不同样品。 相似文献
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为了消除散射对高光谱信息的影响采用多元散射校正(multiplicative scatter correction,MSC)处理原始光谱;根据相关系数法选择有效波段,通过连续投影算法结合信息熵选择8个特征波长;建立有效波段和不同特征波长下的霉变玉米黄曲霉毒素B_1与赤霉烯酮含量的BP神经网络预测模型。结果表明:8个特征波长下光谱信息所建立的预测模型最佳,黄曲霉毒素B1含量预测正确率为98.74%,均方根误差为0.048 5;赤霉烯酮含量预测正确率为100%,均方根误差为0.160 5。因此高光谱融合神经网络检测霉变玉米黄曲霉毒素B1及赤霉烯酮含量具有可行性。 相似文献
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基于高光谱技术及SPXY和SPA的玉米毒素检测模型建立 总被引:1,自引:0,他引:1
应用高光谱技术研究和构建霉变玉米黄曲霉毒素B1(aflatoxin B1,AFB1)和玉米赤霉烯酮(zearalenone,ZEN)含量的检测方法,通过建立霉变玉米中这2?种毒素含量的预测模型,实现对玉米霉变程度的快速、无损、准确判别。首先,通过对比5?种预处理方法,确定标准正态变量校正法对原始光谱数据进行预处理;然后,采用光谱-理化值共生距离算法结合偏最小二乘回归(partial least squares regression,PLSR)法分析不同校正集样本预测AFB1和ZEN含量的差异,并分别优选出130?个和140?个校正集样本;在采用均匀光谱间隔法对原始光谱变量进行初降维的基础上,对比连续投影算法(successive projections algorithm,SPA)和竞争性自适应重加权算法2?种变量提取法。结果表明:经SPA分别筛选出17?个特征波段且基于较少校正集样本和特征波长光谱信息建立的PLSR模型能够获得较优的预测结果,对应AFB1和ZEN含量预测集的相关系数和均方根误差(root mean square error of prediction,RMSEP)(R2pre,RMSEP)由最初的(0.994?4,0.984?6)和(0.991?6,2.320?9)分别变为(0.997?3,0.681?5)和(0.997?7,1.144?1),在降低模型复杂度的情况下提高了预测精度,表明该模型对这2?种毒素含量能够实现较强的预测能力。因此,利用高光谱技术对玉米AFB1和ZEN含量实施无损检测具有可行性。 相似文献
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玻璃纤维水泥土力学性能试验研究 总被引:1,自引:0,他引:1
为提高水泥土的受力性能,利用玻璃纤维的加筋增强作用,探讨在水泥土中掺加玻璃纤维来改善其力学性能的方法。通过对100多组玻璃纤维水泥土试件进行的抗压、抗拉和三轴压缩试验,对比分析了试验结果,从抗压强度、抗拉强度以及不同围压下的变形特点等方面研究玻璃纤维对水泥土的增强效果。试验结果的分析表明,玻璃纤维的掺入能利用其抗拉能力较好地改善水泥土的强度和变形特点,在实际工程中具有一定的推广和应用价值。 相似文献
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回顾了理性主义的演变过程,从场地物质环境、艺术博物馆现代功能、光环境三方面对芬兰现代艺术博物馆做了理性分析,以求探寻建筑理性的踪影。 相似文献