【摘 要】
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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
【机 构】
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浙江大学生物系统工程与食品科学学院
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(项目编号:30571076);国家教育部新世纪优秀人才支持计划资助项目(项目编号:NCET-04-0544)
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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%。
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