原创《电子鼻传感器阵列优化对猪肉新鲜度法检测》：本论文为免费优秀的关于电子鼻论文范文资料，可用于相关论文写作参考。
摘 要：用电子鼻检测猪肉新鲜度时,传感器阵列的冗余信息会带来负面影响.为了提高识别的准确性,根据猪肉散发的气味选择初始的传感器阵列,利用方差分析方法剔除重复性和区分度不明显的传感器；再通过变异系数分析、相关系数绝对值累加和最小分析、主成分分析（principal component analysis,PCA）第2主成分系数分析,筛选出了适合检测猪肉新鲜度的传感器阵列的优化阵列.本研究采用逐步判别法筛选出合适的特征值,并用贝叶斯判别方法对传感器阵列优化前后的数据进行对比分析.结果表明：通过对传感器阵列的优化,识别率由优化前的86.8%提高到优化后的98.9%.研究表明,本实验的传感器阵列优化方法可以大大提高电子鼻对猪肉新鲜度的识别准确性.
关键词：猪肉新鲜度；传感器阵列；阵列优化；电子鼻；相关系数；逐步判别法
Pork Freshness Detection Using Optimized Electronic Nose Sensor Array
WANG Zhining1, ZHENG Limin1,2,*, FANG Xiongwu1, YANG Lu1
（1. College of Information and Electrical Engineering, China Agricultural University, Beijing 100083, China；
2. Beijing Laboratory of Food Quality and Safety, China Agricultural University, Beijing 100083, China）
Abstract： When electronic nose is used for detecting pork freshness, sensor array optimization has a great influence on improving the accuracy by eliminating the negative effects brought about by the redundant information. The initial sensor array was determined by the odor released from pork. Then the sensors with poor repeatability and differentiation were excluded by analysis of variance （ANOVA）. By coefficient of variation, minimum cumulation of absolute correlation coefficient and the second principal component of principal component analysis （PCA）, an optimized sensor array was selected for the detection of pork freshness. This study adopted stepwise discriminant analysis to optimize features and compare the data before and after optimization by using Bayes discriminant method. Results showed that by sensor optimization and feature optimization, the accuracy was increased from 86.8% to 98.9%. This study indicates that sensor array optimization and feature optimization can greatly improve the detection accuracy of pork freshness.
Key words： pork freshness； sensor array； array optimization； electronic nose； correlation coefficient； stepwise discriminant analysis
中图分类号：TP212.2 文献标志码：A文章编号：1001-8123（2015）05-0027-04
doi： 10.7506/rlyj1001-8123-201505007
电子鼻是一种利用气敏传感器模拟人类嗅觉而进行的气味智能检测技术设备,与其他化学分析仪器不同,电子鼻能够得到样品中挥发性成分的整体信息,也称“指纹信息”[1].电子鼻可以客观、准确、快捷地进行猪肉新鲜度的检测,克服了传统猪肉新鲜度检测中费时、费力、破坏样品的缺点.
电子鼻系统由气敏传感器阵列、信号预处理电路、模式识别算法和气味表达模块4个部分组成.由于传感器的广谱响应特性[2],能够对多种气体进行响应,所以采集到的信息存在着显著的相关性.并且若存在某个传感器对环境的响应程度高于样品信息,则会产生冗余信息,对样品判断产生极大的干扰.所以,要在保证单一传感器对相同样本的重复性和对不同样本的区分度的基础上,对传感器整体阵列进行优化.
本实验以电子鼻采集到的原始信息为基础,对其进行方差分析,根据单一传感器对不同样品的显著性分析的概率值（P值）和F统计量（F值）剔除重复性和区分度差的传感器,得到传感器的初筛阵列[3].再结合变异系数分析、相关系数绝对值累加和最小分析、主成分分析（principal component analysis,PCA）第二主成分系数选择性分析3种方法,得到优先考虑的传感器阵列,最终确定传感器的最终阵列[4].
电子鼻论文参考资料：
结论：电子鼻传感器阵列优化对猪肉新鲜度法检测为适合不知如何写电子鼻方面的相关专业大学硕士和本科毕业论文以及关于电子鼻的作用论文开题报告范文和相关职称论文写作参考文献资料下载。
