文献类型：期刊文章

作　　者：刘红秀[1] 李洪波[1] 李卫东[2] 骆德汉[3]

机构地区：[1]广东药学院医药信息工程学院,广东广州510006 [2]广东药学院基础学院,广东广州510006 [3]广东工业大学信息工程学院,广东广州510006

出　　处：《中山大学学报（自然科学版）》

基　　金：广东省自然科学基金资助项目(7003172)

年　　份：2010

卷　　号：49

期　　号：2

起止页码：28-30

语　　种：中文

收录情况：AJ、BDHX、BDHX2008、CAB、CAS、CSA、CSA-PROQEUST、CSCD、CSCD2011_2012、IC、INSPEC、JST、MR、PROQUEST、RCCSE、RSC、SCOPUS、WOS、ZGKJHX、ZMATH、ZR、核心刊

摘　　要：以新西兰市场上最受欢迎的四类鱼(红甲鱼、鲂鱼、唇指鲈和(澳洲)鲹)为对象研究鱼的新鲜度。在同一实验室环境下,运用便携式电子鼻Cyranose 320测量这四类鱼被储藏第1,2,5,6,7,8,9,10(第3,4天的未测量)天后对应的同一样品,每个样品测量一次对应每个传感器平均采样2000个左右数据,获得大约2.048×106[4(鱼)×8(天)×32(传感器)×2 000(采样)=2 048 000]个数据。将实验数据进行特征提取及人工神经网络(ANN)分析处理,得到传感器对每类鱼每天的响应模式,进而估计鱼的新鲜度,获得了91%以上的正确识别率。研究结果表明该方法是实用可行的。

关 键 词：电子鼻 信息处理 神经网络 鱼的新鲜度估计  

分 类 号：TP212.9]