基于電子鼻多傳感器融合的茶葉存儲時間識別

閱讀：1217發(fā)布時間：2020-03-27

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摘要：借助電子鼻檢測存儲60,、120、 180,、 240,、 300、 360 d的黃山毛峰茶香氣信息,，根據(jù)電子鼻各傳感器響應(yīng)曲線變化特點,，選取出1組能夠表征不同香氣信息的基本特征變量，分別采用主成分回歸(PCR),、偏小二乘回歸(PLS)和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(BPNN)方法,，建立茶葉存儲時間的預(yù)測模型。測試樣本集對3種預(yù)測模型的檢驗結(jié)果表明：PCR,、PLS,、BPNN模型的預(yù)測標(biāo)準(zhǔn)誤差分別為10.05、6.04,、3.21 d,；大預(yù)測相對誤差分別為11.03%、7.02%,、5.89%,；平均預(yù)測相對誤差分別為6.73%、4.74%,、3.62%,；預(yù)測值與實際值之間的決定系數(shù)R2分別為0.862,、0.896,、0.987。 3種模型都能較好地對茶葉存儲時間進行預(yù)測,，相比較而言,，BPNN模型性能優(yōu)，PLS模型性能優(yōu)于PCR模型,。

關(guān)鍵詞：電子鼻,，茶葉存儲時間,，多傳感器融合，主成分回歸,，偏小二乘回歸,，BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

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