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基于分形维和图像特征的牛肉大理石花纹等级判定模型 总被引:1,自引:0,他引:1
采集135个牛胴体眼肌样本,参照中国牛肉质量标准的大理石图版,由3人评定小组评定出每一个样本的大理石花纹等级,再用数码相机采集每一个样本的数字图像。用图像处理技术对每一幅图像进行降噪、分割等处理,提取出牛肉大理石花纹,并计算出牛肉大理石花纹的面积比率、总脂肪颗粒数和大小脂肪颗粒数;然后用变尺度的方法,测定出每个牛肉大理石花纹样本图像的计盒维数和信息维数;以这些参数为基础,分别建立牛肉大理石花纹等级判定的多元线性模型和多元多项式模型。实验结果表明,利用多元线性模型和多元多项式模型判定牛肉大理石花纹等级,预测正确率分别为75%和87.5%。 相似文献
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牛肉品质检测中电子鼻参数的优化 总被引:2,自引:0,他引:2
以牛肉为研究对象,采用电子鼻技术考察实验参数——顶空空间、样品质量和顶空生成时间对电子鼻传感器响应信号的影响。选取传感器信号峰值和稳定值进行分析,通过方差分析观察单个传感器以及整个传感器阵列对不同参数的响应情况,同时结合主成分分析、线性判别分析得出较佳顶空空间为500mL、样品质量为25g、顶空生成时间为5min,并应用此参数进行电子鼻对储藏0、3、5、7、10、12、14d牛肉样品的检测,逐步判别分析正确率为98.57%。 相似文献
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随着人们生活水平的提高,对农牧产品加工增值的需求越来越迫切。因此,农牧产品生产必须走优化品种、提高质量、进行深加工的路子。本文介绍利用公犊生产优质高档肉的方法,供参考。通常,国际上按品质标准把牛肉划分为3类:①“牛肉”(成年牛或淘汰牛的肉),质量较差,是大众化需求品;②“小牛肉”(1岁半大的牛的肉),品质好,成本较低,但生产刚刚起步;③“小白牛肉”(四五月龄或七八月龄牛的肉),属高档消费品,此项生产亟待开发。山西省年饲养牛一般保持在250万头,其中有繁殖能力的母牛按40 %和繁殖率按70 %计,每年可产公犊35万… 相似文献
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通过电子鼻采集不同等级、树种和产地西湖龙井茶的智能嗅觉指纹图谱,利用主成分分析得分矩阵研究等级、树种和产地指纹信息对茶叶品质的影响程度,基于软独立模型分类分析方法建立茶叶等级、树种和产地的3类智能嗅觉判别模型.结果表明,不同等级西湖龙井茶的电子鼻信号差异最大;在涵盖不同树种和产地信息的样品中,电子鼻能准确预测品质相近的高档等级(精品、特级和一级)茶叶,等级判别正确率基本达到100%.树种与产地特征对于茶叶品质的影响程度比较接近,并且同一等级、同一产地下不同树种模型和同一等级、同一树种下不同产地模型的判别正确率基本都达到92%以上.在此基础上,提出了首先利用电子鼻进行等级划分,然后在同一等级下进行树种鉴定和产地判别的西湖龙井茶品质智能嗅觉快速检测策略. 相似文献
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设计了一套基于离子选择电极和单片机技术的电子舌系统,并基于机器学习方法对饮用矿泉水及苹果汁进行了检测.使用离子选择电极组成传感器阵列,并通过单片机系统和串行A/D模块实现了高可靠性、低硬件成本的数据采集;在Matlab环境下实现了对实验数据的主成分分析、BP和PNN神经网络以及SVM分析,探讨了神经网络的优化设计方式.实验结果表明,该电子舌系统能够准确识别饮用水类别,并具有良好的可扩展性及成本低廉等优点. 相似文献
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利用传感器阵列对玉米饮料滋味在模糊信息层面上实现自动化鉴评.针对玉米饮料滋味感官鉴评的不同剖面引入权值概念,利用云模型实现定性定量信息的转换和完成综合云模型基于权值差异的调整.分析传感器对玉米饮料滋味感官鉴评甜味、酸甜味、人口风味3个剖面的敏感度差异.在构建的模糊神经网络中,将针对特定剖面敏感的传感器阵列采集信息作为输入,感官鉴评云模型转化的信息作为输出,训练模糊神经网络,以得到的模糊化层中心值、模糊化层节点宽度值和模糊决策层调节参数来确定网络结构.预测分析结果表明,该系统在玉米饮料滋味模糊信息的鉴评过程中,误差率在0.002 43~0.091 77之间,效果良好. 相似文献
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人工嗅觉研究进展及其在食品香气评定中的应用展望 总被引:9,自引:0,他引:9
概述了人工嗅觉系统的研究历史与应用现状,详细介绍了人工嗅觉系统的基本原理,阐述了基于神经网络的人工嗅觉系统在食品香气质量评定中的广阔应用前景 相似文献
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利用电子鼻/舌融合系统对啤酒香气、滋味进行检测,基于其融合后的嗅/味综合信息实现啤酒的分类。由于传统K均值聚类结果依赖于初始值的选取,且易陷入局部最优,依据融合数据特点提出一种改进的基于粒子群优化的K均值聚类算法,该算法在运行过程中优化了权重系数,随着迭代次数增加同时调整收敛速度,使粒子的搜索更趋于平衡化,同时引入压缩因子,平衡全局与局部矛盾。将该算法与K均值聚类算法进行比较,实验数据证明该算法具有较好的全局收敛性,能克服易陷入局部最优的缺点而收敛于最优解,结果显示:该算法对5种啤酒聚类效果明显,正确率稳定在93.3%。 相似文献
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针对土壤悬液组分复杂以及单输入变量时电极预测精准度有限的问题,以提高离子选择电极预测土壤硝态氮含量精准度为目标,建立基于多参数融合的支持向量机(SVM)土壤硝态氮预测模型。采用灰色关联分析法对影响电极法测定土壤硝态氮的主要干扰因素进行排序,建立以主干扰因素及硝酸根电极检测电势的多参数融合SVM预测模型,并与传统Nernst模型和干扰因素全输入下的SVM模型作对比验证算法可行性。实验结果表明,土壤电导率、温度与Cl -电极检测电势为影响电极预测硝态氮精准度的主要干扰因素;输入参数为硝态氮电极检测电势、土壤电导率、温度与Cl -电极检测电势时,SVM土壤硝态氮预测模型效果最优,与光学法测定结果回归方程的调整决定系数为0.98,平均绝对偏差为3.38 mg/L,均方根误差为4.51 mg/L,基于多参数融合的SVM预测模型可显著提高电极法硝态氮检测精准度。 相似文献
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同面弧面电容式种子水分传感器的研究 总被引:2,自引:0,他引:2
种子烘干机的关键在于利用种子水分传感器来实现种子含水率的在线无损检测,优化种子水分传感器的结构,提高传感器的测量性能,对提升种子烘干机的烘干质量和工作效能具有重要作用。为此,研究了一种同面弧面电容式种子水分传感器,结合COMSOL有限元仿真软件,采用数值求解的方法计算传感器的电容值,着重考察传感器的极板尺寸、极板间距对传感器性能的影响,以此实现对传感器结构参数的优化,并试制传感器原型进行试验验证。初步试验结果表明:根据优化结构参数设计的电容传感器在测量精度上有所提高,在0~20%的含水率范围内以1%的绝对精度实现对蔬菜种子含水率的测量,符合实际应用要求,验证了检测方法的可靠性。 相似文献