【摘 要】
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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
【机 构】
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浙江大学生物系统工程与食品科学学院,河南科技大学食品与生物系统工程学院
【基金项目】
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国家高技术研究发展计划863计划资助(2006AA10Z212);国家自然科学基金资助(30571076,30771246);国家教育部新世纪人才支持计划资助(NCET-04-0544);中国高校博士学科点专项科研基金资助(20060335060)
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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。
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