文献类型：期刊文章

作　　者：郑豪男[1] 周志鑫[1] 施佩影[2] 朱博威[1] 张飞翔[1] 毛欣怡[1] 阮肖镕[1] 屠佳云[1] 郜园园[1] 易晓梅[1] 惠国华[1] 李剑[1]

ZHENG Haonan;ZHOU Zhixin;SHI Peiying;ZHU Bowei;ZHANG Feixiang;MAO Xinyi;RUAN Xiaorong;TU Jiayun;GAO Yuanyuan;YI Xiaomei;HUI Guohua;LI Jian(School of Information Engineering,Key Laboratory of Forestry Sensing Technology and Intelligent Equipment of Department of Forestry,Key Laboratory of Forestry Intelligent Monitoring and Information Technology of Zhejiang Province,Zhejiang A&Funiversity,Hangzhou311300,China;Zhejiang Beijipin Seefood Co.,LTD,Hangzhou311215,China)

机构地区：[1]浙江农林大学信息工程学院林业感知技术与智能装备国家林业局重点实验室浙江省林业智能监测重点实验室,杭州311300 [2]浙江北极品水产有限公司,杭州311215

出　　处：《传感技术学报》

基　　金：国家自然科学基金项目(U1709212);浙江科技厅公益项目(2019C02075;LGG18F030012;LGG19F010012);浙江自然科学基金项目(LY19F030023);国家级大学生创新创业训练项目;浙江农林大学本科生创新项目

年　　份：2019

卷　　号：32

期　　号：5

起止页码：688-692

语　　种：中文

收录情况：BDHX、BDHX2017、CAS、CSCD、CSCD2019_2020、IC、INSPEC、JST、RCCSE、SCOPUS、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：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。

关 键 词：小麦 霉变 电子鼻 传感器阵列优化  随机共振

分 类 号：TP393]