教育部“新世纪优秀人才支持计划”(NCET-04-0544)
- 作品数：19 被引量：527H指数：12
- 相关作者：王俊于慧春张红梅陆秋君姚聪更多>>
- 相关机构：浙江大学韶关学院金华职业技术学院更多>>
- 发文基金：教育部“新世纪优秀人才支持计划”国家自然科学基金国家高技术研究发展计划更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术轻工技术与工程农业科学机械工程更多>>
- 纯牛奶品牌识别中电子舌传感器阵列优化被引量：12
- 2010年
- 选取伊利、新希望、美丽健、蒙牛和光明纯牛奶作为研究对象,采用电子舌系统对这5个品牌纯牛奶进行了检测。单因素方差分析结果表明,纯牛奶品牌对各个传感器响应信号具有极显著的影响,通过剔除F值和决定系数R2较小的传感器变量优化传感器阵列。对原始数据和优化数据(剔除BA传感器,剔除BA、BB传感器,剔除BA、BB、HA传感器,剔除BA、BB、HA、GA传感器)进行的主成分分析结果表明,剔除BA、BB、HA、GA传感器数据在区分纯牛奶品牌方面比其他数据更有效。采用逐步判别分析进行识别,校正集所有数据识别率均达到100%,剔除BA、BB、HA、GA传感器数据和剔除BA传感器数据的预测集识别率均达到90%,但剔除BA、BB、HA、GA传感器数据仅包含3个传感器变量,表明它对纯牛奶品牌具有最佳识别效果。单因素方差分析通过剔除不显著的传感器响应信号能够优化电子舌传感器阵列并且提高电子舌的识别性能。
- 吴从元王俊肖宏韦真博于勇
- 关键词：纯牛奶电子舌单因素方差分析主成分分析
- 电子鼻技术在茶叶品质检测中的应用研究被引量：87
- 2008年
- 以电子鼻作为检测手段,对同类不同等级的茶叶、茶水和茶底挥发性成分进行检测,并对采集到的数据进行分析。首先通过主成分分析进行特征提取来压缩数据维数,减少数据计算量,进而优化特征向量。然后采用线性判别和BP神经网络的方法对茶叶的不同等级进行分类判别。结果显示,误判样本都发生在T60和T100之间,两种判别方法结果比较一致。相对于茶叶和茶底,以各等级茶水为研究对象时,两种方法对茶叶品质等级的判别及测试结果相对都比较好。
- 于慧春王俊
- 关键词：茶叶电子鼻主成分分析BP神经网络
- 基于电子鼻的对掺假的牛奶的检测
- 本文将电子鼻应用于对掺假牛奶的检测,旨在寻求一种快速有效的方法实现对牛奶的质量监控。实验过程中如下:纯牛奶中掺入不同比例的奶粉奶,并用电子鼻检测1～7天的气味;纯牛奶中掺入不同体积的蒸馏水并用电子鼻检测。检测结果用LDA...
- 王俊徐亚丹
- 关键词：电子鼻纯牛奶LDA
- 基于电子鼻的对掺假的“伊利”牛奶的检测被引量：77
- 2006年
- 将电子鼻应用于对掺假牛奶的检测,旨在寻求一种快速有效的方法以实现对牛奶的质量监控。实验过程是:纯牛奶中掺入不同比例的奶粉奶,并用电子鼻检测1～7d的气味;纯牛奶中掺入不同体积的蒸馏水并用电子鼻检测。将检测结果用LDA和PCA方法分析。在LDA和PCA分析图中可以得出如下结论:电子鼻可以准确地区分纯牛奶与奶粉奶。当纯牛奶与奶粉奶以不同的比例混合后,电子鼻根据气味的浓度区分它们。在第1～3天,LDA分析图中各组样品根据纯牛奶和奶粉奶的混合比例有规律地分布;当纯牛奶中掺入不同体积水时,电子鼻能准确地区分它们。在PCA分析图中,高浓度奶与低浓度奶被明显地区分,可以籍此来判别牛奶的浓度。电子鼻能区分存放1～4d的牛奶,不能区分存放5～7d的牛奶。随着存放时间的延长,电子鼻可以根据牛奶气味的变化,在LDA和PCA分析图中反映牛奶的新鲜度。
- 徐亚丹王俊赵国军
- 关键词：电子鼻纯牛奶LDA
- 电子鼻信号特征提取与传感器优化的研究被引量：35
- 2006年
- 采用PEN2型电子鼻系统对芝麻油的玉米油掺假进行定性鉴别和定量预测,运用主成分分析,逐步判别分析和Fish-er线性判别函数变换对原始数据进行预处理,从而降低原始数据空间的维数,并用判别分析与人工神经网络对数据进行进一步分析,考察了不同的数据预处理方法的效果。判别分析结果表明,采用Fisher线性判别函数变换所得到的十个变量判别能力最强,误判率为0.61%,仅有1个样品出现误判。在BP神经网络的定量预测中,采用逐步判别分析所筛选出的十个变量作为网络输入,所得的预测结果最为理想,绝对误差个体值的95%置信区间最小,为(-4.71%,3.38%),均方误差为4.75,预测值与实际值之间有极显著的相关性,相关系数R=0.99808。
- 海铮王俊
- 关键词：电子鼻主成分分析BP神经网络
- 中国苹果产量预测模型比较分析被引量：7
- 2007年
- 提出了一种灰色神经网络模型。该模型结合了灰色GM(1,1)预测模型和BP神经网络2种预测模型的优点,并用此模型对我国的苹果产量进行预测。将GM(1,1)预测模型的预测值作为BP神经网络的输入变量,实际值作为输出变量进行神经网络训练。灰色神经网络模型对2004、2005年苹果产量的预测精度分别为98.11%、98.45%,高于单一的灰色GM(1.1)预测模型或BP神经网络。
- 姚聪王俊
- 关键词：苹果灰色神经网络灰色预测BP神经网络
- 鸡蛋蛋壳裂纹的模式识别被引量：3
- 2010年
- 鸡蛋被敲击激励后,将传感器获得的时域信号进行频域特征分析后发现:无损蛋的频域特征曲线有明显的主频率值、峰值突出,而有裂纹蛋没有明显的主频率值。在归一化功率谱中,分别按'间隔频率提取幅值'、'依次高低取幅值'和'幅值高低依次提取频率'等方法来获取前10个或前20个特征值后,进行了主成分分析和线性判别分析,结果发现:采用间隔频率提取的幅值来判别裂纹蛋与完好蛋效果较差,采用幅值高低依次提取的频率来判别的效果最好;采用20个特征值经主成分分析和线性判别分析区分的效果分别均不如采用10个特征值的区分效果;线性判别分析区分的效果优于主成分分析区分的效果。
- 陆秋君王俊张红梅
- 关键词：食品工程线性判别分析主成分分析
- 龙井茶叶品质的电子鼻检测方法被引量：72
- 2007年
- 针对茶叶品质感官审评的不足,采用电子鼻检测手段,对4个不同等级的龙井茶作等级判别。对传感器信号进行多因素方差分析得出:不同容器容积和不同采样时刻对传感器的响应信号有着显著的影响。通过主成分(PCA)、线性判别(LDA)和BP神经网络方法对各茶叶样品进行了分类判别。PCA对于等级差别较近的茶叶区分结果不太理想;而LDA相对于PCA有较好的区分效果;设计BP神经网络拓扑结构为30-12-4,通过对网络进行适当训练,总的测试回判率可达到90%。
- 于慧春王俊张红梅于勇
- 关键词：龙井茶电子鼻BP神经网络
- 鸡蛋蛋壳受载特性的有限元研究被引量：41
- 2006年
- 运用有限元法分析了鸡蛋蛋壳的受载特性,并通过试验比较验证了模拟数值解的可行性.有限元分析获得:在相同外载加压下侧面受载的应力和变形都大于大端受载,越厚的蛋壳能承受的应力越大,蛋的形状系数对蛋的强度影响无明显相关性.为今后对鸡蛋受载特性的进一步研究提供了参考.
- 宋慧芝王俊叶均安
- 关键词：鸡蛋有限元分析
- 鸡蛋贮藏品质及其与敲击响应特性被引量：1
- 2009年
- 将鸡蛋进行了敲击激励后,用柔性压电薄膜传感器获取时域特性信号,然后进行信号频域特征分析。论文研究了不同贮藏时间下,鸡蛋内部品质如哈夫部位、蛋黄指数等的变化,并分析这些变化与响应主频率间的关系。结果发现,哈夫单位和蛋黄指数随贮藏时间有明显地变化,响应主频率随贮藏时间变化不显著,从频域特性不能有效地检测鸡蛋品质(新鲜度)。
- 陆秋君王俊蒋瑞涉姚聪于慧春
- 关键词：鸡蛋贮藏时间
