论文摘要
借助电子鼻检测存储60、120、180、240、300、360 d的黄山毛峰茶香气信息,根据电子鼻各传感器响应曲线变化特点,选取出1组能够表征不同香气信息的基本特征变量,分别采用主成分回归(PCR)、偏最小二乘回归(PLS)和BP神经网络(BPNN)方法,建立茶叶存储时间的预测模型。测试样本集对3种预测模型的检验结果表明:PCR、PLS、BPNN模型的预测标准误差分别为10.05、6.04、3.21d;最大预测相对误差分别为11.03%、7.02%、5.89%;平均预测相对误差分别为6.73%、4.74%、3.62%;预测值与实际值之间的决定系数R2分别为0.862、0.896、0.987。3种模型都能较好地对茶叶存储时间进行预测,相比较而言,BPNN模型性能最优,PLS模型性能优于PCR模型。
论文目录
文章来源
类型: 期刊论文
作者: 薛大为,杨春兰
关键词: 电子鼻,茶叶存储时间,多传感器融合,主成分回归,偏最小二乘回归,神经网络
来源: 湖南农业大学学报(自然科学版) 2019年02期
年度: 2019
分类: 农业科技,工程科技Ⅰ辑,信息科技
专业: 轻工业手工业,自动化技术
单位: 蚌埠学院电子与电气工程学院
基金: 安徽省高校自然科学研究重点项目(KJ2018A0574),安徽省高校优秀青年骨干人才国内访学研修项目(gxfx2017133)
分类号: TP212.9;TS272
DOI: 10.13331/j.cnki.jhau.2019.02.019
页码: 218-224
总页数: 7
文件大小: 504K
下载量: 258
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