本文由 北京盈盛恒泰科技有限責(zé)任公司 整理匯編

2024-09-16 21:07 269閱讀次數(shù)

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更多資料

• 基于電子鼻的魚類新鮮度估計(jì)研究

  基于電子鼻的魚類新鮮度估計(jì)研究[詳細(xì)]

  2024-09-16 21:07

  課件

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• 基于電子鼻技術(shù)檢測(cè)豬肉新鮮度的研究

  基于電子鼻技術(shù)檢測(cè)豬肉新鮮度的研究[詳細(xì)]

  2024-09-15 16:41

  標(biāo)準(zhǔn)

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• 電子鼻檢測(cè)蝦新鮮度的研究

  電子鼻檢測(cè)蝦新鮮度的研究[詳細(xì)]

  2024-09-18 11:20

  選購(gòu)指南

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• 基于電子鼻檢測(cè)鴨梨新鮮度及損傷程度---德國(guó)AIRSENSE電子鼻

  摘要：目的 探究鴨梨果實(shí)流通過(guò)程中新鮮度變化及損傷程度。方法 以不同跌落角度處理（0°、20°、40°、60°）的鴨梨為試材,測(cè)定鴨梨果實(shí)呼吸速率、乙烯釋放速率的變化,同時(shí)利用電子鼻結(jié)合主成分分析（principal components analysis,PCA）、線性判別分析（linear discriminant analysis,LDA）和載荷分析（loading analysis,LA）研究不同貯藏時(shí)間和不同損傷程度下果實(shí)的揮發(fā)性氣體變化。結(jié)果 完好果實(shí)在貯藏4 d時(shí)出現(xiàn)呼吸高峰和乙烯釋放高峰;與完好果實(shí)相比,機(jī)械傷處理提高了呼吸速率和乙烯釋放速率,并且損傷越嚴(yán)重,變化趨勢(shì)越明顯。LDA對(duì)不同貯藏點(diǎn)和不同損傷程度鴨梨的區(qū)分效果優(yōu)于PCA。LA結(jié)果表明當(dāng)果實(shí)成熟和受損時(shí),傳感器W1S、W5S、W1W、W2W、W2S變化較為明顯,意味著刺激了甲烷、氮氧化合物、有機(jī)硫化物和芳香族化合物、醇類物質(zhì)的生成。結(jié)論 傳感器W1S、W5S、W1W、W2W、W2S可反映鴨梨的揮發(fā)性氣體變化情況,其中W2S傳感器響應(yīng)值可區(qū)分果實(shí)損傷程度,這對(duì)于實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)果實(shí)品質(zhì)具有重要意義。 關(guān)鍵詞：鴨梨;機(jī)械損[詳細(xì)]

  2022-10-08 10:47

  期刊論文

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• PEN3基于電子鼻技術(shù)的鱸魚新鮮度評(píng)價(jià)_趙夢(mèng)醒

  采用電子鼻獲取不同保藏時(shí)間鱸魚(Lateolabraxjaponicus)魚鰓和魚肉的氣味信息，通過(guò)對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行主成分分析(PCA)、線性判別分析(LDA)和負(fù)荷加載分析，并結(jié)合感官評(píng)價(jià)、揮發(fā)性鹽基氮(TVB-N)和菌落總數(shù)進(jìn)行分析，建立一種基于電子鼻技術(shù)判別鱸魚新鮮度的方法。結(jié)果表明，隨著保藏時(shí)間的延長(zhǎng)，電子鼻傳感器的響應(yīng)強(qiáng)度逐漸增大，鱸魚魚鰓和魚肉的氣味隨之發(fā)生變化，且魚鰓的氣味響應(yīng)強(qiáng)度大于魚肉，其中2號(hào)傳感器對(duì)第1主成分的貢獻(xiàn)率Zda；電子鼻分析結(jié)果與感官、TVB-N值和菌落總數(shù)結(jié)果基本一致。因此電子鼻可以用來(lái)區(qū)分不同新鮮度的鱸魚，魚鰓的區(qū)分效果優(yōu)于魚肉。[詳細(xì)]

  2018-08-16 10:00

  產(chǎn)品樣冊(cè)

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• 基于電子鼻、電子舌技術(shù)的榮昌豬肉及其制品貯藏過(guò)程新鮮度檢測(cè)研究

  摘要：目的 探究電子鼻、電子舌對(duì)貯藏期間榮昌豬肉及其制品新鮮度變化的檢測(cè)效果。[詳細(xì)]

  2024-11-25 10:40

  期刊論文

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• 盈盛恒泰-基于電子鼻和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的牛肉新鮮度的檢測(cè)-電子鼻

  摘要：本文對(duì)一批新鮮牛肉進(jìn)行感官評(píng)價(jià)、揮發(fā)性鹽基氮檢測(cè)、微生物含量檢測(cè)和電子鼻檢測(cè)，檢測(cè)時(shí)間為冷藏第0、3、5、7、10、12、14d。應(yīng)用電子鼻第50s的響應(yīng)信號(hào)建立牛肉樣品的模式識(shí)別分析模型。[詳細(xì)]

  2018-08-16 10:00

  產(chǎn)品樣冊(cè)

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• 基于電子舌的肉品品質(zhì)及新鮮度評(píng)價(jià)研究

  基于電子舌的肉品品質(zhì)及新鮮度評(píng)價(jià)研究[詳細(xì)]

  2010-03-06 00:00

  實(shí)驗(yàn)操作

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• 基于多信息處理的肉類新鮮度檢測(cè)方法研究

  基于多信息處理的肉類新鮮度檢測(cè)方法研究[詳細(xì)]

  2024-09-28 01:25

  其它

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• 基于電子鼻的小麥品種鑒別研究

  提出了一種用電子鼻技術(shù)快速鑒別小麥品種的新方法。試驗(yàn)以三種小麥品種為研究對(duì)象，首先用主成分分析法、聚類分析法對(duì)5種不同溫度條件下的麥9023電子鼻數(shù)據(jù)進(jìn)行了分析，確定了試驗(yàn)條件，保證了試驗(yàn)的可重復(fù)性和準(zhǔn)確性。用三種小麥**次測(cè)試的結(jié)果（每個(gè)品種15個(gè)樣品，共45個(gè)樣品）作為訓(xùn)練集來(lái)建立模型，用一周后的測(cè)試結(jié)果（每個(gè)品種5個(gè)樣品，共15個(gè)樣品）作為測(cè)試集。分別采用主成分分析法對(duì)三種小麥進(jìn)行了區(qū)分，逐步判別分析法和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)三種小麥樣品進(jìn)行了預(yù)測(cè)。使用主成分分析法不能很好對(duì)兩次試驗(yàn)的三種小麥樣品做出很好的區(qū)分，而使用逐步判別分析法對(duì)訓(xùn)練集回判的正確率為1**%，對(duì)測(cè)試集判別的正確率為86.7%。選用三層BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)訓(xùn)練集回判的正確率為1**%，對(duì)測(cè)試集判別的正確率為93.3%。說(shuō)明在選取適合的試驗(yàn)條件的情況下，電子鼻對(duì)小麥品種具有很好的鑒別作用，為小麥品種的鑒別提供了一種新方法。[詳細(xì)]

  2018-08-16 10:00

  產(chǎn)品樣冊(cè)

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• 基于電子鼻技術(shù)的荊州魚糕貯藏過(guò)程新鮮度預(yù)測(cè)---德國(guó)AIRSENSE電子鼻

  摘要：以荊州魚糕為研究對(duì)象，采用感官評(píng)定、揮發(fā)性鹽基氮(TVB-N)檢測(cè)和電子鼻技術(shù)分析不同貯藏條件下荊州魚糕的新鮮度變化，并基于電子鼻檢測(cè)數(shù)據(jù)，結(jié)合主成分分析(PCA)、層次聚類分析(HCA)、偏Z小二乘判別分析(PLS-DA)和逐步多元線性回歸分析(Stepwise-MLR)建立魚糕新鮮度的判別和預(yù)測(cè)模型。結(jié)果表明：在4℃和室溫條件下，電子鼻響應(yīng)信號(hào)均能很好地區(qū)分魚糕樣品的新鮮度；魚糕貯藏過(guò)程中產(chǎn)生的氮氧化物、硫化物、甲烷等是新鮮度下降的重要指標(biāo)；基于電子鼻檢測(cè)數(shù)據(jù)建立的多元線性回歸預(yù)測(cè)模型的R2均大于0.932 5,預(yù)測(cè)集樣品的預(yù)測(cè)均方根誤差均小于1.22,即電子鼻技術(shù)結(jié)合多元統(tǒng)計(jì)分析可作為一種無(wú)損、簡(jiǎn)便和快速檢測(cè)魚糕新鮮度的方法。 關(guān)鍵詞：魚糕;貯藏;新鮮度;電子鼻技術(shù);[詳細(xì)]

  2023-03-13 11:36

  期刊論文

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• 電子鼻-基于氣味與顏色的脊尾白蝦新鮮度評(píng)價(jià)

  電子鼻-基于氣味與顏色的脊尾白蝦新鮮度評(píng)價(jià)[詳細(xì)]

  2015-07-07 00:00

  課件

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• 基于電子鼻山茶油芝麻油摻假的檢測(cè)研究

  基于電子鼻山茶油芝麻油摻假的檢測(cè)研究[詳細(xì)]

  2024-09-11 17:47

  期刊論文

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• 基于電子鼻對(duì)水蜜桃貨架期評(píng)價(jià)的研究

  基于電子鼻對(duì)水蜜桃貨架期評(píng)價(jià)的研究[詳細(xì)]

  2015-07-28 00:00

  課件

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• PEN３－基于電子鼻的冷藏大菱鲆品質(zhì)變化研究

  摘要利用電子鼻技術(shù)檢測(cè)不同貯藏溫度下大菱鲆樣品的揮發(fā)性氣體變化情況，對(duì)所得數(shù)據(jù)進(jìn)行主成分分析(PCA)、載荷分析(LA)和聚類分析(CA)，并結(jié)合細(xì)菌菌落總數(shù)和揮發(fā)性鹽基氮(TVB-N)含量變化進(jìn)行分析，建立一種基于電子鼻的冷藏大菱鲆新鮮度判別方法。結(jié)果表明:電子鼻主成分分析、載荷分析和聚類分析能很好地區(qū)分大菱鲆0℃與4℃貯藏過(guò)程中的揮發(fā)性氣味變化，氣味發(fā)生變化的時(shí)間拐點(diǎn)分別是貯藏20d和16d;電子鼻分析結(jié)果與細(xì)菌菌落總數(shù)和TVB-N值變化預(yù)測(cè)的貨架期終點(diǎn)基本一致。因此電子鼻技術(shù)可以用來(lái)判別大菱鲆冷藏過(guò)程中的新鮮度變化。[詳細(xì)]

  2018-08-16 10:00

  產(chǎn)品樣冊(cè)

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• 基于電子鼻雪青梨貯藏期檢測(cè)的實(shí)驗(yàn)研究

  基于電子鼻雪青梨貯藏期檢測(cè)的實(shí)驗(yàn)研究[詳細(xì)]

  2024-09-18 18:09

  標(biāo)準(zhǔn)

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• 雞肉新鮮度電子鼻評(píng)價(jià)特征值的確定

  雞肉新鮮度電子鼻評(píng)價(jià)特征值的確定[詳細(xì)]

  2024-09-20 02:09

  產(chǎn)品樣冊(cè)

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• PEN3-基于電子鼻判別富士蘋果貨架期的研究

  摘要:利用電子鼻對(duì)不同貨架期內(nèi)的富士蘋果揮發(fā)性成分進(jìn)行檢測(cè)。通過(guò)雷達(dá)圖和負(fù)荷加載(Loadings)分析研究主要傳感器響應(yīng)值的變化，利用主成分分析(PCA)、線性判別分析(LDA)模式判別方法進(jìn)行數(shù)據(jù)分析。結(jié)果表明，第7、8號(hào)傳感器在蘋果常溫貨架期判別中起主要作用，而第2、7號(hào)傳感器在蘋果貯后貨架期的判別中起主要作用。PCA、LDA方法均可準(zhǔn)確判別常溫不同貨架期的蘋果;與PCA相比，LDA方法可以更準(zhǔn)確對(duì)不同貯后貨架壽命蘋果進(jìn)行判別，并呈現(xiàn)出良好的集中性和單向趨勢(shì)。因此，電子鼻快速判別不同貨架期的蘋果具有可行性。關(guān)鍵詞:電子鼻，蘋果，貨架期，判別[詳細(xì)]

  2018-08-16 10:00

  產(chǎn)品樣冊(cè)

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• PEN3基于電子鼻判別桃果實(shí)瘀傷的研究_朱娜

  為建立一種無(wú)損檢測(cè)桃果實(shí)瘀傷的方法，對(duì)桃果實(shí)施加外力使其產(chǎn)生瘀傷，在24℃、相對(duì)濕度85%條件下貯藏24h后逐個(gè)提取電子鼻響應(yīng)信號(hào)，并對(duì)其進(jìn)行主成分分析。結(jié)果顯示:不同瘀傷等級(jí)果實(shí)的分離度為1**%。電子鼻傳感器陣列所含的10個(gè)傳感器響應(yīng)信號(hào)與瘀傷等級(jí)的相關(guān)性分析表明，大部分傳感器(傳感器W5S、W6S除外)響應(yīng)信號(hào)與瘀傷等級(jí)均有顯著相關(guān)性。利用向后消去法進(jìn)行多元線性回歸分析，結(jié)合取整函數(shù)建立了桃果實(shí)瘀傷等級(jí)的預(yù)測(cè)模型，驗(yàn)證試驗(yàn)表明，該模型具有較好適用性，總體準(zhǔn)確率達(dá)到95%。[詳細(xì)]

  2018-08-16 10:00

  產(chǎn)品樣冊(cè)

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• PEN3-一種基于電子鼻的辛味中藥材的分類鑒別方法研究

  摘要:為獲取新的氣味識(shí)別方法以提高智能傳感器模式分類識(shí)別準(zhǔn)確率和速度，使用了內(nèi)置10個(gè)傳感器的便攜式電子鼻PEN3對(duì)辛味中藥材進(jìn)行氣味采集檢測(cè)．將辛味中藥材在燒杯中進(jìn)行密封靜置待其形成穩(wěn)定的氣味頂空環(huán)境時(shí)，運(yùn)用電子鼻對(duì)其進(jìn)行檢測(cè)采樣得到樣品高維氣味數(shù)據(jù)信息．與傳統(tǒng)的線性數(shù)據(jù)分析方法不同，針對(duì)氣味蘊(yùn)含多種諸如濃度、各種揮發(fā)性物質(zhì)成分等特征，可知?dú)馕斗蔷€性的本質(zhì)特征，在本次分析中采用了流形算法中的非線性的局部線性嵌入(LocallyLinearEmbedding，LLE)算法對(duì)非線性的氣味數(shù)據(jù)進(jìn)行特征提取與降維，再采用基于Fisher的線性判別分析(LinearDiscriminantAnalysis，LDA)實(shí)現(xiàn)對(duì)特征子空間的模式聚類與分類，通過(guò)多次實(shí)驗(yàn)優(yōu)化LLE算法的參數(shù)，得到了**的辛味中藥材的模式識(shí)別效果．分析結(jié)果表明，運(yùn)用LLE和LDA相結(jié)合的算法(即LLE_LDA)可以很好地完成不同種類辛味中藥材的揮發(fā)性氣味信息的模式分類，為深層次地分析基于電子鼻的氣味數(shù)據(jù)信息提供了一種新方法．關(guān)鍵詞:模式識(shí)別;氣敏傳感器;局部線性嵌入_線性判別分析;分類鑒別;非線性降維[詳細(xì)]

  2018-08-16 10:00

  產(chǎn)品樣冊(cè)

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