| 鱼粉品质检测电子鼻传感器阵列的多特征数据融合优化 |
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| 引用本文： | 李培,牛智有,谭鹤群,张伟健,皇甫季璇.鱼粉品质检测电子鼻传感器阵列的多特征数据融合优化[J].农业工程学报,2019,35(12):313-320. |
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| 作者姓名： | 李培 牛智有 谭鹤群 张伟健 皇甫季璇 |
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| 作者单位： | 1. 华中农业大学工学院，武汉 430070,1. 华中农业大学工学院，武汉 430070；2. 农业部长江中下游农业装备重点实验室，武汉 430070,1. 华中农业大学工学院，武汉 430070；2. 农业部长江中下游农业装备重点实验室，武汉 430070,1. 华中农业大学工学院，武汉 430070,1. 华中农业大学工学院，武汉 430070 |
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| 基金项目： | 中央高校基本科研业务费专项资金资助项目（2662018PY081） |
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| 摘 要： | 为了提高基于仿生嗅觉的鱼粉品质检测装置的鉴别能力,该文利用自主设计的仿生嗅觉鱼粉品质检测装置,提取鱼粉样本的响应特征信息,对其传感器阵列进行多特征数据融合优化。依据各传感器对样本的响应曲线,提取传感器特征值(10×6个)构成原始特征矩阵,后对传感器阵列特征值进行归一化处理,以紧凑性作为评价特征选择方法合理性的标准,采用了3种单特征排序方法(MIC、χ^2、F-test),3种多特征排序方法(RF、LR、SVM),4种特征递减消除方法(RFRFE、SVMRFE、DTRFE、LRRFE)对不同品质的鱼粉进行分类准确率检验,得到基于随机森林的特征递减消除算法(RFRFE)的紧凑性最好,此时最佳的分类准确率为98.3%,特征数目为33个。优化后的传感器阵列特征发生了明显的变化,传感器阵列由原来的10个变为了8个,去掉了传感器TGS2620和传感器TGS2600,特征值也减少了45%。为了避免选择偏差,采用了10折交叉验证方法,再次得到了RFRFE算法具有更佳的紧凑性。该特征选择方法为利用仿生嗅觉技术鉴别其他动物源性原料样本的特征优化提供了新的方法和参考。
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| 关 键 词： | 品质控制 无损检测 饲料 鱼粉 归一化 随机森林 特征递减消除 |
| 收稿时间： | 2019/1/24 0:00:00 |
| 修稿时间： | 2019/5/24 0:00:00 |
Multi-feature data fusion optimization of sensor array of electronic nose for fish meal quality detection |
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| Li Pei,Niu Zhiyou,Tan Hequn,Zhang Weijian and Huangfu Jixuan.Multi-feature data fusion optimization of sensor array of electronic nose for fish meal quality detection[J].Transactions of the Chinese Society of Agricultural Engineering,2019,35(12):313-320. |
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| Authors: | Li Pei Niu Zhiyou Tan Hequn Zhang Weijian and Huangfu Jixuan |
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| Institution: | 1. College of Engineering, Huazhong Agricultural University, Wuhan 430070, China,1. College of Engineering, Huazhong Agricultural University, Wuhan 430070, China; 2. Key Laboratory of Agricultural Equipment in Mid-lower Yangtze River, Ministry of Agriculture, Wuhan 430070, China,1. College of Engineering, Huazhong Agricultural University, Wuhan 430070, China; 2. Key Laboratory of Agricultural Equipment in Mid-lower Yangtze River, Ministry of Agriculture, Wuhan 430070, China,1. College of Engineering, Huazhong Agricultural University, Wuhan 430070, China and 1. College of Engineering, Huazhong Agricultural University, Wuhan 430070, China |
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| Abstract: | Li Pei;Niu Zhiyou;Tan Hequn;Zhang Weijian;Huangfu Jixuan(College of Engineering,Huazhong Agricultural University,Wuhan 430070,China;Key Laboratory of Agricultural Equipment in Mid-lower Yangtze River,Ministry of Agriculture,Wuhan 430070,China) |
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| Keywords: | quality control nondestructive detection feed fish meal normalization RF RFE |
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