基于BP神经网络的猪肉新鲜度检测方法

猪肉在储藏、加工和运输过程中因为腐败会挥发出氨气、硫化氢等,据此选择8个金属氧化物半导体气敏传感器构成检测阵列,运用改进的BP神经网络算法建立猪肉新鲜度智能检测的数学模型,从而构建了猪肉新鲜度检测电子鼻系统。通过检测实验构建样本数据集,并对识别模型进行训练、测试,结果表明该模型对猪肉新鲜度的预测结果与用理化分析方法所得实际结果具有很好的吻合度,预测准确率大于90%。     

基于智能电子鼻的冰箱冷藏食品新鲜度原位检测技术

为了满足人们对冰箱内食品新鲜度、营养以及安全食品的需求,通过智能电子鼻来检测冰箱冷藏室(4℃)内存储的食品新鲜程度,用于食品检测的电子鼻系统主要由气体传感器阵列和食品新鲜度识别算法组成,可以记录食物不同新鲜度的气味特征? 传感器阵列由金属氧化物半导体传感器构成,可以实时记录冰箱中食品的气味变化,同时采用模式识别算法 对食品新鲜程度作出新鲜、次新鲜和腐败的区分。针对冰箱中存储的肉类、蔬菜和水果,进行了多种食品实验测试。实验结果表明,开发的电子鼻系统对冰箱内的食品新鲜度变化具有良好的灵敏度。因此,采用电子鼻获取食品的气味变化是一种无 损、低成本的检测手段,该技术可以做到实时检测冰箱中食品的新鲜度。     

电子鼻对不同存储时间纯牛奶的检测分析

利用电子鼻系统的气体传感器阵列对牛奶的响应曲线特征值来表示牛奶新鲜度变化,采用SPSS中逐步判别对特征进行优化,分别用最小二乘法和Bayes判别算法分析牛奶新鲜度变化情况。结果表明:逐步判别法能有效地降低数据维数,Bayes判别法和偏最小二乘法相比,把数据分布密度函数加入牛奶新鲜度识别中,提高了电子鼻对牛奶新鲜度的识别的正确率,Bayes判别法能鉴别出存储间隔12 h的商品纯牛奶新鲜度的变化。因此,利用电子鼻和Bayes判别算法是分析牛奶新鲜度的一种有效的手段。     

基于金属氧化物传感器阵列的小麦霉变程度检测

研制了一套由8个金属氧化物传感器组成、用于检测小麦霉变的电子鼻系统.使用该电子鼻对不同霉变程度和掺入不同百分比含量霉麦的小麦样品进行检测.通过方差分析和主成分分析优化传感器阵列并去掉冗余传感器,对优化后的数据进行主成分分析(PCA)和线性判别分析(LDA),其中PCA的前两个主成分对两类实验结果分析的总贡献率为98.30％和99.27％,LDA前两个判别因子对两类实验结果分析的总贡献率为99.68％和93.30％,且由得分图可知两种方法均能很好地区分不同的小麦样品.利用BP神经网络建立预测模型,对样品菌落总数和掺入样品中霉麦的百分比进行预测.两种预测模型的预测值和测量值之间的相关系数分别为0.91和0.94,表明预测模型具有较好预测性能.     

基于PCA与BP混合神经网络算法的电子鼻系统

为了对食物品质进行非接触式评价,基于6种费加罗金属氧化物气体传感器阵列,通过由数据采集模块和微处理器模块组成的硬件设计方案,设计并研制了可对被测食物进行实时、无损检测的电子鼻系统。在软件设计方案上,该系统采用主成分分析(PCA)和反向传播(BP)混合神经网络模式,通过LabVIEW对气体"指纹信息"数据库进行分析。实验结果表明:该设计的电子鼻系统可以很好地区分不同种类的食醋,并提供了一种对食醋品质评价的便利方法。     

冰箱贮存食品新鲜度检测与识别的智能电子鼻设计

针对冰箱贮存的肉类与蔬菜新鲜度检测需求,设计了基于智能电子鼻的新鲜度检测仪器.针对食品新鲜度特定气体的检测目标,设计了新型的气体传感器阵列,使用单片机及通信技术,研制出一台小型电子鼻仪器,实现了冰箱内食品信息的快速采集和检测以及数据通信功能.采用线性判别分析方法(LDA)及主成分分析(PCA)等算法实现了冰箱内食品种类和新鲜度的智能识别.在实际应用中,该仪器可根据冰箱保鲜贮存的特定低温环境,改进专用的检测气室和识别算法.     

基于神经网络的肉类新鲜度辨识技术

阐述了肉类新鲜度检测识别机理,构建了由气体传感器阵列、数据采集单元、神经网络组成的智能检测辨识系统。通过猪肉样本的测试与分析表明:该方法可实时准确地识别肉类新鲜度,辨识准确率可达90%以上。     

霉变小麦的电子鼻区分及其传感器阵列选择优化

采用电子鼻区分不同霉变程度的扬麦23号样品,连续检测不同霉变程度小麦样品,并记录检测数据。将检测数据耦合到双稳态随机共振系统,调解系统参数诱发产生共振,依据系统输出信噪比特征值建立小麦霉变程度预测模型。为了提高电子鼻对霉变小麦样品区分效果,进行了电子鼻传感器负荷加载分析,对电子鼻传感器阵列进行了优化研究,结果表明传感器阵列优化可有效提高电子鼻检测小麦霉变程度的准确度。采用华麦6号样品构建验证实验,结果证明所建立的方法具有较好的应用意义,并具有普遍意义上的适用性。     

基于逐步判别分析和BP神经网络的电子鼻猪肉储藏时间预测

旨在探讨一种快速检测猪肉储藏时间的电子鼻方法.本研究采用德国Airsense公司的PEN 2型便携式电子鼻对不同储藏时间(0～7 d)的猪肉样品进行检测,每天检测42个样品,每个样品质量为10 g,密封时间为5 min.提取第60 s数据进行线性判别分析,结果显示电子鼻能较好的区分不同储藏天数的猪肉样品.同时用逐步判别分析和BP神经网络对猪肉储藏时间进行预测,训练集的准确率,前者为100%,后者为94.17%,而预测集的准确率,前者为97.92%,后者为93.75%.研究表明电子鼻技术有望在猪肉新鲜度快速检测上得到广泛的应用.     

电子鼻在棉织物异味检测中的应用研究

基于电子鼻传感器检测技术,对棉织物中5种异味整体性质的人工智能评价进行探究,根据传感器检测数据曲线和数据主成分分析(PCA)分析,结果表明:各传感器对不同异味成分的响应性不同,PCA分析法处理数据能够有效区分布样中不同的异味组分,为纺织品异味的快速、有效、客观检测评定奠定了一定的基础.     

鱼鲜度检测仪的设计

鲜度是鱼类可食用性的重要标志。介绍了一种应用三甲胺 (TMA)传感器对鱼鲜度进行测试的方法。它可以实现鱼鲜度的无损实时测量。这种鱼鲜度检测仪电路简单、功耗小、具有较高的实用价值。     

支持网内处理的无线传感器网络加密方案*

随着无线传感器网络的广泛应用,网络安全成了很多传感器网络应用的关键.在研究现有的安全方案的基础上,提出了一种支持安全网内处理的无线传感器网络加密方案.它能提供网络数据内容的语义加密、数据源认证、数据完整性和数据新鲜.同时,通过安全的网内处理延长了无线传感器网络的生命期.     

An electronic nose system based on a micro-machined gas sensor array to assess the freshness of sardines

An electronic nose system based on a four-element, integrated, micro-machined, metal oxide gas sensor array is used to assess, in an objective manner, the evolutionary stages of freshness in sardine samples stored up to 1-week at 4 °C. The sensors developed were based on tin oxide doped with Pt or Pd or Bi, and on tungsten oxide doped with Au. The selection of the gas sensitive materials was based on a previous identification and quantification of characteristic compounds found in the headspace of sardines determined by solid phase micro-extraction gas chromatography coupled to mass spectrometry. Principal component analysis performed on the responses of the sensor array revealed that sardine samples could be classified in three freshness states. This was in good agreement with the results of a microbiological analysis. A support vector machine-based classifier reached a 100% success rate in the identification of sardine freshness. The stability of the electronic nose classification ability was assessed by correctly classifying measurement databases gathered 1-month apart. By building and validating quantitative partial least squares models, which employed as input data the gas sensor responses, it was possible to predict with good accuracy the total viable counts (TVC) of aerobic bacteria present in sardine samples. For the validation dataset, the correlation coefficient between actual and predicted TVC was 0.91, which indicates that the electronic nose system developed is a simple and rapid technique for evaluating sardine freshness.     

一种新型石英晶振微天平水果气体传感器研究

为监测水果在仓储、运输等过程中的新鲜程度,研制了一种石英晶振微天平（QCM）气体传感器。以基频6 MHz的石英晶体为基片,运用一步原位聚合法在其上沉积了对甲苯磺酸（TSA）掺杂聚苯胺气敏薄膜,制作出QCM水果气体传感器。搭建了测试平台,设计了相应的起振、整形、差频、频压转换及数据采集电路。在室温下,测试了该传感器对放置不同天数的苹果释放气体的敏感特性。实验结果表明,在一定范围内,TSA掺杂浓度增加会改善传感器的气敏性能。传感器对放置不同天数的苹果释放气具有不同的响应特性,且具有灵敏度高、线性度好、响应速度快、重复性好等优点,有望在水果仓储运输方面得以应用。     

鸡蛋新鲜度无损检测系统的研究与设计

针对鸡蛋新鲜度分级困难的情况,利用振动原理,设计了一款鸡蛋新鲜度无损检测的系统。该系统以ARM7-S3C44B0微处理器为核心,在开发平台上扩展传感器电路、信号调理电路和触摸屏,构建鸡蛋新鲜度动态信号测试系统。该系统实现实时数据采集分析、能直观显示被测的波形及分级结果,为下一步鸡蛋无损检测分级系统的工业应用提供了软硬件专用平台。验证了振动法进行鸡蛋新鲜度检测的可行性。     

无线传感器网络中的安全威胁分析及对策*

首先分析了无线传感器网络的特点、面临的安全威胁、所需要解决的关键完全问题以及安全协议设计原则,在此基础上给出了一种安全解决方案,有效解决了无线传感器网络中通信的机密性、可靠性、完整性与时效性等安全需求。