本文由 上?？茖W(xué)儀器有限公司 整理匯編

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• PEN3基于電子鼻判別桃果實瘀傷的研究_朱娜

  為建立一種無損檢測桃果實瘀傷的方法，對桃果實施加外力使其產(chǎn)生瘀傷，在24℃、相對濕度85%條件下貯藏24h后逐個提取電子鼻響應(yīng)信號，并對其進行主成分分析。結(jié)果顯示:不同瘀傷等級果實的分離度為1**%。電子鼻傳感器陣列所含的10個傳感器響應(yīng)信號與瘀傷等級的相關(guān)性分析表明，大部分傳感器(傳感器W5S、W6S除外)響應(yīng)信號與瘀傷等級均有顯著相關(guān)性。利用向后消去法進行多元線性回歸分析，結(jié)合取整函數(shù)建立了桃果實瘀傷等級的預(yù)測模型，驗證試驗表明，該模型具有較好適用性，總體準確率達到95%。[詳細]

  2018-08-16 10:00

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• PEN3-基于電子鼻判別富士蘋果貨架期的研究

  摘要:利用電子鼻對不同貨架期內(nèi)的富士蘋果揮發(fā)性成分進行檢測。通過雷達圖和負荷加載(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)模式判別方法進行數(shù)據(jù)分析。結(jié)果表明，第7、8號傳感器在蘋果常溫貨架期判別中起主要作用，而第2、7號傳感器在蘋果貯后貨架期的判別中起主要作用。PCA、LDA方法均可準確判別常溫不同貨架期的蘋果;與PCA相比，LDA方法可以更準確對不同貯后貨架壽命蘋果進行判別，并呈現(xiàn)出良好的集中性和單向趨勢。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]

  2018-08-16 10:00

  產(chǎn)品樣冊

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• PEN3電子鼻基于擴散映射和 LDA 的辛味中藥材鑒別研究

  摘要:使用PEN3電子鼻對不同種類的辛味中藥材進行檢測，針對辛味中藥材氣味數(shù)據(jù)的高維性與非線性，提出一種基于擴散映射(DiffusionMaps)和線性判別分析(LDA)的中藥材鑒別方法。首先將采集的氣味數(shù)據(jù)重構(gòu)到高維空間中，利用擴散映射方法對高維氣味數(shù)據(jù)進行降維和特征提取，然后利用線性判別分析對提取的低維流形特征進行分類，以可視化的方式顯示中藥材的分類效果。結(jié)果表明，該方法可以很好地區(qū)分四種不同種類的辛味中藥材，為中藥材的分類鑒別提供了一條新的途徑。關(guān)鍵詞:電子鼻;辛味中藥材;擴散映射;線性判別分析;分類鑒別[詳細]

  2018-08-16 10:00

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• 盈盛恒泰-基于電子鼻技術(shù)的地溝油鑒別研究-PEN3

  　　電子鼻與色譜儀、光譜儀、毛細管電泳儀等儀器不同，得到的不是被測樣品中某種或某幾種成分的定性與定量結(jié)果，而是樣品中揮發(fā)成分的整體信息。電子鼻技術(shù)憑借其樣品無損、檢測速度快、操作簡單、靈敏度高、重現(xiàn)性好等優(yōu)點，目前已廣泛應(yīng)用于食品質(zhì)量控制領(lǐng)域。本實驗建立基于電子鼻的地溝油鑒別方法?！　》椒▋?yōu)勢：本實驗充分考慮樣品數(shù)量及樣品確定性對分析結(jié)果的影響，從深圳兩家大型餐廚廢棄物回收公司收集多個批次生物廢棄油脂，并按照前期建立的地溝油標準物質(zhì)制備方法制備不同精煉程度的地溝油，同時收集市場常見的不同油料來源、不同品牌的多種食用植物油，采用主成分分析(PCA)和線性判別分析(LDA)對數(shù)據(jù)分析處理?！　〗Y(jié)論：8種正常植物油都可以與精煉地溝油有效區(qū)分，電子鼻技術(shù)作為鑒別地溝油的一種新興手段，值得更深入的探索和研究。[詳細]

  2018-08-16 10:00

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• 盈盛恒泰-基于電子鼻技術(shù)的地溝油鑒別研究-pen3

  盈盛恒泰-基于電子鼻技術(shù)的地溝油鑒別研究-pen3[詳細]

  2024-09-18 18:06

  其它

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• 基于電子鼻與多元統(tǒng)計分析判別三七品質(zhì)---德國AIRSENSE電子鼻

  摘要：目的基于電子鼻與多元統(tǒng)計分析判別三七Panax notoginseng（Burk.） F.H.Chen的品質(zhì)。方法在優(yōu)化電子鼻檢測條件基礎(chǔ)上,對傳感器響應(yīng)信號進行多元統(tǒng)計與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分析。結(jié)果電子鼻檢測三七較佳條件為樣品量1.5 g;頂空生成時間15 min;頂空體積250 mL;載氣體積流量400 mL/min。多元統(tǒng)計表明主成分分析和典則判別分析均能區(qū)分三七主根與支根,但后者效果優(yōu)于前者;利用三七主根和支根氣味信息結(jié)合典則判別分析,可實現(xiàn)對三七產(chǎn)地的定性判別,其中主根氣味信息的判別效果更好。多層感知器神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分析可以實現(xiàn)對三七主根、支根及產(chǎn)地的定量判別,主根與支根分類準確率達99.49%;主根產(chǎn)地判別準確率為99.49%;支根產(chǎn)地判別準確率為95.95%。結(jié)論電子鼻結(jié)合多元統(tǒng)計與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分析可以實現(xiàn)對三七品質(zhì)的判別,且該方法高效快速可用于實際生產(chǎn)。 關(guān)鍵詞：三七;電子鼻;多元統(tǒng)計;MLP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分析; [詳細]

  2022-07-11 11:23

  期刊論文

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• PEN3電子鼻無損檢測柑橘成熟度的實驗研究

  電子鼻技術(shù)在水果的無損檢測中得到了不斷的研究與發(fā)展。文中運用德國PEN3電子鼻對柑橘的成熟度進行了無損檢測分析，建立了電子鼻響應(yīng)與成熟度之間的關(guān)系，證明了建立在化學(xué)傳感器和模式識別軟件上的電子鼻能夠檢測區(qū)分不同成熟度的柑橘。同時，研究表明電子鼻傳感器陣列可以得到進一步的優(yōu)化，文中也為這種優(yōu)化提供了一個具體的實例，這為進一步進行電子鼻的檢測商業(yè)化提供一個依據(jù)。[詳細]

  2018-08-16 10:00

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• 基于電子鼻信號判別番茄苗機械損傷程度

  摘要：番茄苗產(chǎn)生的揮發(fā)物易受到病害、蟲害、損傷等多種因素影響。該文利用電子鼻系統(tǒng)測試機械損傷番茄苗揮發(fā)性物質(zhì)的變化，通過主成分分析、線性判別分析對4種不同處理機械損傷的番茄苗進行分析，結(jié)果表明主成分分析各處理樣本間均有重疊，區(qū)分效果不理想，線性判別分析各處理樣本基本可以分開；用逐步判別分析和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對各處理樣本進行判別，測試集的準確率分別達到84.4%和93.8%以上，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的預(yù)測結(jié)果更好。該研究可為番茄苗機械損傷快速在線監(jiān)測提供參考。[詳細]

  2018-08-16 10:00

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• 電子鼻判別不同儲藏條件下糙米品質(zhì)的研究

  電子鼻判別不同儲藏條件下糙米品質(zhì)的研究[詳細]

  2011-03-09 00:00

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• 電子鼻判別小麥陳化年限的檢測方法研究

  電子鼻判別小麥陳化年限的檢測方法研究[詳細]

  2011-03-09 00:00

  期刊論文

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• 電子鼻判別不同儲藏條件下糙米品質(zhì)的研究

  電子鼻判別不同儲藏條件下糙米品質(zhì)的研究[詳細]

  2024-09-28 01:24

  操作手冊

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• PEN3基于電子鼻技術(shù)的鱸魚新鮮度評價_趙夢醒

  采用電子鼻獲取不同保藏時間鱸魚(Lateolabraxjaponicus)魚鰓和魚肉的氣味信息，通過對數(shù)據(jù)進行主成分分析(PCA)、線性判別分析(LDA)和負荷加載分析，并結(jié)合感官評價、揮發(fā)性鹽基氮(TVB-N)和菌落總數(shù)進行分析，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，隨著保藏時間的延長，電子鼻傳感器的響應(yīng)強度逐漸增大，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)強度大于魚肉，其中2號傳感器對第1主成分的貢獻率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]

  2018-08-16 10:00

  產(chǎn)品樣冊

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• 基于電子鼻評價中國李種質(zhì)資源果實氣味---德國AIRSENSE電子鼻

  【目的】利用電子鼻技術(shù)對中國李種質(zhì)資源的氣味構(gòu)成開展多樣性評價，為我國李育種研究和生產(chǎn)實踐提供重要的材料和數(shù)據(jù)支撐。[詳細]

  2025-05-12 14:55

  期刊論文

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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。試驗以三種小麥品種為研究對象，首先用主成分分析法、聚類分析法對5種不同溫度條件下的麥9023電子鼻數(shù)據(jù)進行了分析，確定了試驗條件，保證了試驗的可重復(fù)性和準確性。用三種小麥**次測試的結(jié)果（每個品種15個樣品，共45個樣品）作為訓(xùn)練集來建立模型，用一周后的測試結(jié)果（每個品種5個樣品，共15個樣品）作為測試集。分別采用主成分分析法對三種小麥進行了區(qū)分，逐步判別分析法和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對三種小麥樣品進行了預(yù)測。使用主成分分析法不能很好對兩次試驗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訓(xùn)練集回判的正確率為1**%，對測試集判別的正確率為86.7%。選用三層BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對訓(xùn)練集回判的正確率為1**%，對測試集判別的正確率為93.3%。說明在選取適合的試驗條件的情況下，電子鼻對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]

  2018-08-16 10:00

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• 基于電子鼻的魚類新鮮度估計研究

  基于電子鼻的魚類新鮮度估計研究[詳細]

  2024-09-16 21:07

  課件

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• 番茄硬度的PEN3電子鼻評價與預(yù)測的研究

  番茄硬度的評價一般通過有損檢測進行。試驗采用電子鼻德國PEN2信號對番茄LycopersicumesculentumMil1．‘浙雜202’硬度進行評價與預(yù)測，為番茄采收時的成熟度分級提供依據(jù)。采果于浙江省農(nóng)業(yè)科學(xué)研究院園藝研究所實驗農(nóng)場。根據(jù)外表顏色，分為半熟期、成熟期和完熟期。[詳細]

  2018-08-16 10:00

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• PEN3基于電子鼻的葡萄酒感官評價模型的構(gòu)建_宮雪

  利用PEN3電子鼻檢測10種不同菌株釀造的葡萄酒及1瓶商業(yè)葡萄酒樣的香氣，并通過電子鼻WinMuster及SPSS19.0軟件進行模式識別分析，評價基于不同模式識別分析方法電子鼻對不同菌株葡萄酒的區(qū)分效果；建立葡萄酒感官評價的綜合主成分評價模型，并用該模型對這11種葡萄酒進行感官評價，進一步通過傳統(tǒng)的專業(yè)品嘗員對葡萄酒感官評價方法檢測所建綜合主成分模型的評價效果。結(jié)果表明，基于主成分分析與線性判別分析，電子鼻可以更好地區(qū)分不同菌株釀造的葡萄酒樣；另外所建模型對葡萄酒的感官評價結(jié)果與傳統(tǒng)感官評價方法具有較好的一致性，為進行更客觀的葡萄酒感官評價提供了新的途徑及一定的參考。[詳細]

  2018-08-16 10:00

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• PEN3電子鼻-兩種大豆同名品種鑒別方法的對比研究

  摘要:針對作物種質(zhì)資源保存工作中存在的庫存材料同名問題，以國家種質(zhì)庫中10份不同來源的大豆同名品種“滿倉金”種子為試驗材料，使用電子鼻對其揮發(fā)物進行檢測，通過主成分分析(PCA)及線性判別分析(LDA)對其進行區(qū)分鑒別，并對其目錄性狀進行分析。目錄性狀聚類分析結(jié)果表明:利用13個目錄性狀，只能將10個品種中的6個品種區(qū)分開來，其遺傳距離較遠;ZDD604和ZDD607，ZDD605和ZDD606則聚在一起，無法有效區(qū)分，其目錄性狀中分別有8個和10個性狀完全一致，因此單純依據(jù)目錄性狀進行品種鑒別存在一定的局限性。對電子鼻采集到的信號，利用LDA分析方法只能將10個品種區(qū)分成6類;而利用PCA分析，則能夠?qū)?0個品種很好地區(qū)分開來。為驗證該技術(shù)對大豆品種鑒別的有效性，使用電子鼻-PCA分析隨機選取其中的2份種子進行回判，其回判準確率較高，表明電子鼻-PCA分析技術(shù)對同名大豆品種的鑒別效果是可靠的。關(guān)鍵詞:同名品種;大豆;滿倉金;電子鼻;主成分分析;目錄性狀[詳細]

  2018-08-16 10:00

  產(chǎn)品樣冊

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• 基于電子鼻技術(shù)判別朵形毛峰的儲存期和陳化度---德國AIRSENSE電子鼻

  摘要：文章采用PEN3電子鼻檢測茶葉儲存過程中茶湯氣味指紋的變化數(shù)值，與感官技術(shù)相結(jié)合，并通過SPSS軟件對這些數(shù)據(jù)進行主成分分析，以研究茶葉電子鼻氣味指紋參數(shù)與儲存期和陳化度的相關(guān)性。分析不同溫度條件下朵形毛峰茶湯的電子鼻檢測數(shù)據(jù)，均提取出兩個主成分，35℃和4℃條件下提取的第一主成分一致，為S1、S2、S3、S5、S7、S9傳感器，并發(fā)現(xiàn)S1、S3、S5傳感器對香氣指紋的影響大于其他傳感器；同時，在35℃下儲存，茶葉的陳化速度遠遠大于在室溫或4℃條件下的陳化速度。 關(guān)鍵詞：朵形毛峰;電子鼻;儲存;陳化;[詳細]

  2023-03-20 10:23

  期刊論文

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• 基于電子鼻技術(shù)檢測豬肉新鮮度的研究

  基于電子鼻技術(shù)檢測豬肉新鮮度的研究[詳細]

  2024-09-15 16:41

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