基于电子鼻信号判别番茄苗机械损伤程度

番茄苗产生的挥发物易受到病害、虫害、损伤等多种因素影响。该文利用电子鼻系统测试机械损伤番茄苗挥发性物质的变化,通过主成分分析、线性判别分析对4种不同处理机械损伤的番茄苗进行分析,结果表明主成分分析各处理样本间均有重叠,区分效果不理想,线性判别分析各处理样本基本可以分开;用逐步判别分析和BP神经网络对各处理样本进行判别,测试集的准确率分别达到84.4%和93.8%以上,神经网络模型的预测结果更好。该研究可为番茄苗机械损伤快速在线监测提供参考。     

基于电子鼻的番茄种子发芽率检测

防止种子掺假、以次充好,为快速无损检测高发芽率的种子,该文将不发芽的浙杂809番茄种子以不同比例掺入到发芽率为92.6％的番茄种子中,得到种子的发芽率分别为90％,80％,70％,60％,50％和0等6种比例,并利用电子鼻对其进行分析.结果表明:利用电子鼻可以很好的区分出番茄种子发芽率为90％、80％、50％～70％、和不发芽的4种情况;当种子发芽率为70％、60％、50％时,其图形信息部分重叠,利用电子鼻较难区分开.在主成分分析和线性判别分析的基础上,利用BP神经网络和支持向量机对上述情况进行分类识别,结果表明:两种识别模式的训练集的正确率分别为93.6％和97.4％,预测集的正确率分别为65.2％和72.7％,相对于BP神经网络模式识别,支持向量机预测系统的误差较小,具有很好的预测性能.     

基于电子鼻的三疣梭子蟹鲜度评价方法研究

为建立三疣梭子蟹鲜度的快速评价方法,采用电子鼻获取不同贮藏时间三疣梭子蟹肌肉的气味信息,通过主成分分析(PCA)、线性判别分析(LDA),并结合p H值、TVB-N含量和菌落总数分析三疣梭子蟹蟹肉贮藏不同时间的鲜度变化情况。结果表明,随着贮藏时间的延长,电子鼻传感器的响应强度逐渐增大,PCA和LDA均能有效区分不同贮藏时间的蟹肉,且LDA在以均值体现分类信息方面区分效果更好。基于电子鼻传感器响应值与p H、TVB-N含量和细菌菌落总数的偏最小二乘回归模型(PLSR)的相对分析误差(RPD)分别为2.73、2.50、3.06,说明PLSR分析方法适于对p H值、TVB-N含量和细菌菌落总数进行定量预测;该方法的校正决定系数、预测决定系数均大于0.85,表明电子鼻传感器响应值与p H值、TVB-N含量、细菌菌落总数的相关性较好。本研究为利用电子鼻评价水产品鲜度及保鲜技术效果提供了技术手段及科学依据。     

基于区域亮度矫正的番茄成熟度定量分级方法

针对现有番茄成熟度分级标准不统一,泛化性有待提高等问题,该研究提出一种基于区域亮度矫正的果面红色着色区域提取的方法。采用R-G法增强番茄表面的红色区域,利用Otsu分割方法提取表面着色区域,判断各着色区域的轮廓树结构以计算着色区域面积占图像总面积的比例作为主要特征,构建多因子融合的随机森林模型以实现番茄成熟度的量化分级。同时,利用基于局部亮度均衡的图像快速修复方法以解决光照变化导致的番茄表面高亮度反射问题。结果表明：以番茄表面着色面积比成熟度评价指标的分级平均正确率为92.96%,相比传统颜色矩和颜色直方图作为评价指标时的分级准确率提高了6.53和20.6个百分点。高亮区域领域像素加权替代法可对番茄高亮区域亮度实现有效矫正,校正后的未熟、半熟和成熟番茄图像的果面着色区域面积占番茄图像总面积的比例较矫正前提高了0.06、0.15和0.11,分级精度分别提高了17.24、11.47和4.69个百分点。研究可为番茄成熟度的定量性分级提供决策基础。     

用遗传算法训练的多层前馈神经网络对番茄成熟度进行自动检测的研究

建立了计算机视觉系统获取番茄的图像，并将RGB值转换成HIS值，通过H值提取番茄表面颜色特征。采用遗传算法训练的多层前馈神经网络实现番茄成熟度的自动判别。实验表明：该方法准确率达到94%。     

局部按压对不同成熟度番茄机械损伤的影响

为了探究局部按压对白熟期、转色期、粉红期番茄机械损伤的影响规律,该研究采用水果硬度计对番茄进行按压,并用扫描电镜观察按压处番茄组织微观结构变化,以腐烂、褶皱、有压痕、无压痕4个损伤等级和损伤显象天数作为评价标准,通过按压试验,分析局部按压压强对各级损伤的影响规律,得到不同成熟度番茄各损伤等级的压强分布区间,建立番茄局部...     

电子鼻结合SAWR判定甜橙储存时间方法研究

本文采用电子鼻结合433MHz声表面波谐振器(SAWR)对不同储存时间的甜橙进行了检测,试验记录电子鼻和SAWR对甜橙样品的响应数据,同时测量了甜橙样品的质量变化百分数,分别拟合构建了电子鼻预测模型、SAWR频率预测模型和电子鼻结合SAWR混合预测模型。结果表明,随着储存时间的增加,甜橙样品失重百分比不断上升。电子鼻结合SAWR混合预测模型相比较其它两种模型可以更准确的预测甜橙储存时间。该方法具有响应迅速、准确性高、成本低廉等优势,为判定甜橙储存时间提供了一种新的思路。     

库尔勒香梨成熟度量化评价方法

为探讨库尔勒香梨的成熟规律,定量评价其成熟度及理化特征,以成熟过程中的库尔勒香梨为研究对象,研究库尔勒香梨理化指标随积温增长的变化规律,建立成熟度的量化评价方法。选取果实硬度值及可溶性固形物、叶绿素、维生素C含量为评价指标,检测成熟期间各指标随积温增长的数值。应用Sigma Plot软件对试验数据进行处理分析,建立库尔勒香梨的成熟规律的数学模型,并提出基于成熟规律的库尔勒香梨成熟度与理化指标间关系的量化评价方法。结果表明:所建模型可以描述积温和理化指标的联系,模型系数显著性P0.0001;提出的方法可量化评价和预测积温、成熟度和理化指标间相互关系,相对误差均小于2.4%。研究结果可为库尔勒香梨的采摘期确定、成熟度评价和理化指标预测提供依据,为水果成熟度量化研究方法提供参考。     

流域水电梯级开发项目群环境管理成熟度研究

通过从流域水体、资源、生物、社会和经济结构等方面分析梯级开发项目群累积环境影响,建立了水电梯级开发项目群环境管理成熟度二维模型。参照我国现行的建设项目管理程序,建立第1维度(梯级开发项目群环境管理指标体系):项目建议书或预可行性研究阶段、可行性研究阶段、设计阶段、施工阶段、试生产和竣工验收阶段、协调管理。同时,构建了第2维度(5级环境管理成熟度的发展等级),从低到高分别为"无序级"、"简单级"、"规范级"、"改善级"和"精益级",并对其特征重新定义。然后采用群体决策的方法对水电梯级开发项目群环境管理成熟度进行评价,利用四象限分析法对成熟度等级进行提升。分析结果表明,提升梯级开发项目群环境管理成熟度水平应对第Ⅱ象限指标重点改进,同时注意保持第Ⅰ象限水平。最后通过算例对该模型进行了验证。     

电子鼻对草莓采后贮藏早期霉菌感染的检测

为了实现电子鼻对草莓贮藏期常见霉菌感染的早期检测,对草莓果实分别接种灰霉、扩展青霉和根霉3种主要病原菌,以无菌水处理为对照组,每2d采用PEN3电子鼻获取草莓的气味,并用气质联用技术分析草莓气味。结果表明,草莓接种病原菌2d后,主成分分析能够正确区分正常果实(对照组)与病害果实,且可以较好区分草莓感染病原菌种类,多元方差分析结果也显示接种不同病原菌对草莓果实挥发性物质的影响差异显著(P<0.05),通过Fisher判别建立的回归函数对3种病原菌灰霉、扩展青霉和根霉及对照组的判别正确率分别为100%、93.3%、86.7%和100%。载荷分析及气质联用技术结果表明病原菌对草莓果实挥发性物质的影响主要体现在烃类及酯类的变化。研究结果可为实现草莓采后贮藏和流通过程中质量变化和病原微生物的感染进行无损快速检测和监测提供参考。     

电子鼻检测鸡蛋货架期新鲜度变化

该文旨在通过气味检测鸡蛋的新鲜度。利用德国AIRSENSE公司PEN3型电子鼻对鸡蛋在20℃,70%相对湿度条件下罗曼鸡蛋货架期的气味进行了无损检测。通过测定哈夫单位,建立了不同货架期气味与鸡蛋哈夫单位等级的对应关系。首先,分析并对比了第0天与第36天的完整鸡蛋与蛋液所产生气体的变化情况,确定氨氧化物、烷烃和醇类等是鸡蛋贮藏中产生的恶化气体。其次,结合电子鼻,利用主成分分析、线性判别等多元统计方法进行数据分析,对不同货架期、不同等级的鸡蛋进行归类区分,发现线性判别（LDA）效果优于主成分分析法（PCA）。结合载荷分析,确认了检测鸡蛋新鲜度的主要传感器S1、S2、S3、S5、S6、S8。初步证明了气体传感器和模式识别方法在电子鼻区分鸡蛋货架期新鲜度的可行性,为建立利用气体传感器监控鸡蛋新鲜度的方法提供实验基础和理论依据。     

基于电子鼻的带鱼货架期预测模型

为探索通过气味分析判断海产品贮藏品质的方法,利用电子鼻对带鱼在不同贮藏温度与贮藏时间下的挥发性气味变化进行了分析,对所获数据进行了主成分分析与货架期分析,并与理化品质指标值挥发性盐基氮（total volatile basic nitrogen,TVBN）相联系,建立了带鱼在273～283 K下的货架期预测模型。结果表明：电子鼻18个金属传感器能很好地将贮藏于273与283 K下的带鱼随着贮藏时间变化的气味进行区分。贮藏于不同温度条件下的带鱼的TVBN值与菌落总数值均随着贮藏时间的增加而增长,且均符合一级化学动力学模型（R2＞0.9）。基于电子鼻货架期分析获得的273～283 K下的气味变化结果与该温度下理化品质指标变化具有较好的对应关系,采用Arrhenius动力学模型推导公式求得带鱼在（273～283 K）温度段内TVBN的Q10（温差为10 K的货架寿命之比）值,对照该温度段下电子鼻货架期分析获得的气味变化货架期分析值,得到带鱼在该温度段内的Q10货架期预测模型,经验证,其预测误差小于20%。可根据获得的货架期预测模型对带鱼在273～283 K条件下的货架期进行预测。     

电子鼻与电子舌在食品检测中的应用研究进展

随着嗅觉与味觉传感器技术的发展，电子鼻与电子舌技术在食品检测中得到了不断研究与应用。电子鼻由气敏传感器、信号处理和模式识别系统等功能器件组成。电子舌是用类脂膜作为味觉传感器，以类似人的味觉感受方式检测味觉物质。着重阐述了电子鼻与电子舌技术的结构组成，重点介绍了其在食品新鲜度检测、果蔬成熟度评价及饮料、酒类识别等轻工业中的应用现状与发展趋势，并指出了这些信息新技术实现过程中所需要解决的问题。     

Evaluation method of feature vector in vinegar identification by electronic nose

电子鼻检测中常用的特征鉴别能力评价方法有2种,一是对判别结果的直观分析,二是对判别正确率的统计计算。但是,当判别正确率相同时,对于不同特征间鉴别能力的差异,2种方法都不能进行准确的定量评价。为实现特征鉴别能力的准确度量,以不同种类食醋为检测对象,对检测信号提取面积斜率比、方差、积分、平均微分值、相对稳态平均值、小波能量等6种特征参量,并将特征参量与类别间的相关系数作为特征鉴别能力的度量指标。计算结果可知：面积斜率比特征参量的相关系数绝对值最小,为0.1027,积分特征参量的相关系数绝对值最大,为0.6455。表明面积斜率比特征参量的鉴别能力最低,积分特征参量的鉴别能力最高。Fisher判别结果也证明了特征参量的鉴别能力越高,其分类效果越好。因此,用特征参量与类别间的相关系数作为特征鉴别能力的度量是合适的、也是有效的。     

食醋电子鼻检测中一种特征参量评价方法

电子鼻检测中常用的特征鉴别能力评价方法有2种,一是对判别结果的直观分析,二是对判别正确率的统计计算。但是,当判别正确率相同时,对于不同特征间鉴别能力的差异,2种方法都不能进行准确的定量评价。为实现特征鉴别能力的准确度量,以不同种类食醋为检测对象,对检测信号提取面积斜率比、方差、积分、平均微分值、相对稳态平均值、小波能量等6种特征参量,并将特征参量与类别间的相关系数作为特征鉴别能力的度量指标。计算结果可知:面积斜率比特征参量的相关系数绝对值最小,为0.1027,积分特征参量的相关系数绝对值最大,为0.6455。表明面积斜率比特征参量的鉴别能力最低,积分特征参量的鉴别能力最高。Fisher判别结果也证明了特征参量的鉴别能力越高,其分类效果越好。因此,用特征参量与类别间的相关系数作为特征鉴别能力的度量是合适的、也是有效的。     

基于电子鼻系统的水果腐败过程表征方法

为了研究水果腐败过程的新的表征方法,该文采用便携式电子鼻系统试验研究了苹果、梨、桃子、李子、葡萄5种水果的腐败过程,采用非线性随机共振技术提取水果霉变程度特征信息,苹果腐败过程中产生的挥发特征气体量不断上升,而梨、桃子、李子和葡萄在该过程中挥发气体量先达到最大值后下降,结果表明电子鼻系统可以快速表征水果的腐败过程,这为水果腐败机理研究提供了一种新表征技术手段。     

采用电子鼻评价肉制品中的香精质量（简报）

利用电子鼻对用于肉制品中的四个不同厂家生产的玉米香精样品进行评价.通过对所获得的数据进行主成分分析(Principal ComponentAnalysis,PCA)及判别因子分析(Discriminant Factor Analysis,DFA).结果表明:即使感官评价差别不大的不同厂家生产的同一香精之间,也存在着明显的差异:其中4号香精样品的耐高温性及留香性都较好,适合应用于高温火腿肠中.