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基于机器嗅觉结合BP神经网络的砂仁气味鉴别方法
被引量:
5
1
作者
朱志均
周华英
+1 位作者
罗坤豪
吴恺熹
《自动化与信息工程》
2018年第4期45-48,共4页
检测和分析4种不同产地砂仁气味信息,探索基于机器嗅觉技术结合BP神经网络的气味鉴别方法。利用电子鼻PEN3采集4种不同产地砂仁的气味信息,构建一个包含三层结构的BP神经网络模型,通过对非线性气味数据进行反复学习和训练,确定各产地砂...
检测和分析4种不同产地砂仁气味信息,探索基于机器嗅觉技术结合BP神经网络的气味鉴别方法。利用电子鼻PEN3采集4种不同产地砂仁的气味信息,构建一个包含三层结构的BP神经网络模型,通过对非线性气味数据进行反复学习和训练,确定各产地砂仁气味特征模型,采用MATLAB 2013实现鉴别仿真。结果表明:不同产地砂仁气味特征信息整体相貌是相似的,但各自的特征指纹峰值有明显差异;建立的BP神经网络模型对不同产地砂仁的训练样本和待测样本均可实现100%的准确鉴别。该方法稳定、可靠、简便,可为中药材质量控制和真伪鉴别提供参考。
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关键词
机器嗅觉
BP神经网络
砂仁
气味鉴别
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职称材料
题名
基于机器嗅觉结合BP神经网络的砂仁气味鉴别方法
被引量:
5
1
作者
朱志均
周华英
罗坤豪
吴恺熹
机构
广东药科大学医药信息工程学院
出处
《自动化与信息工程》
2018年第4期45-48,共4页
基金
国家自然科学基金(61571140)
全国大学生创新创业项目(201610573009)
文摘
检测和分析4种不同产地砂仁气味信息,探索基于机器嗅觉技术结合BP神经网络的气味鉴别方法。利用电子鼻PEN3采集4种不同产地砂仁的气味信息,构建一个包含三层结构的BP神经网络模型,通过对非线性气味数据进行反复学习和训练,确定各产地砂仁气味特征模型,采用MATLAB 2013实现鉴别仿真。结果表明:不同产地砂仁气味特征信息整体相貌是相似的,但各自的特征指纹峰值有明显差异;建立的BP神经网络模型对不同产地砂仁的训练样本和待测样本均可实现100%的准确鉴别。该方法稳定、可靠、简便,可为中药材质量控制和真伪鉴别提供参考。
关键词
机器嗅觉
BP神经网络
砂仁
气味鉴别
Keywords
Machine Olfactory
BP Neural Network
Aromi Fructus
Odor Identification
分类号
TP183 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
R282.5 [医药卫生—中药学]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于机器嗅觉结合BP神经网络的砂仁气味鉴别方法
朱志均
周华英
罗坤豪
吴恺熹
《自动化与信息工程》
2018
5
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参考文献
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