酒类鉴别的人工嗅觉技术研究

简述了人工嗅觉酒类鉴别系统的原理、结构。给出了气敏传感器阵列的组成方法,进行了气敏传感器温、湿度补偿。并运用主成分分析法和BP神经网络对试验结果进行了分析。鉴别实验研究表明,经温、湿度补偿后该系统不仅能鉴别不同香型的白酒,还能鉴别同一香型的白酒。

基于人工嗅觉的粮食霉变识别方法的研究

发霉的粮食含有对人、畜有危害的霉菌毒素,为了对粮食是否发霉提供一种简单客观的判别方法,研制了一套人工嗅觉系统。该系统主要由气体传感器阵列、气路系统、信号调理电路、数据采集系统及模式识别软件组成。为了提高识别的准确率,利用采集数据中最大响应点及其左右各相隔一定时间的两个点作为3个特征值,并采用3层优化BP神经网络对样本特征值进行训练。经测试,训练样品的回判准确率和测试样品的准确率均为100%,说明该人工嗅觉系统是准确、有效的。

基于遗传组合网络的肉用人工嗅觉系统

根据肉的气味研制了一套适合肉品新鲜度检测的肉用人工嗅觉系统。通过分析肉品腐败机理,合理选用了气敏传感器阵列,优化设计了仿生气味收集装置及信号调理电路。依据肉气味模式,采用遗传优化的组合RBF神经网络作为模式识别方法。理化试验结果表明,肉用人工嗅觉系统检测肉新鲜度准确率达95%,优于其他通用人工嗅觉系统。

人工嗅觉技术在酒类鉴别中的应用现状与展望

酒类食品的生产和消费在经济发展中占有十分重要的地位,其质量鉴别倍受行业与社会关注。本文在简述人工嗅觉技术的基础上,概述了人工嗅觉在酒类鉴别中的应用现状;指出了该技术的发展方向以及在酒类质量鉴别中的应用展望。

人工嗅觉───电子鼻的研究

本文对人工嗅觉电子鼻进行了较全面的研究，包括人工嗅觉的神经生理学基础、新型嗅觉感受器的成膜技术、具有柔顺性的嗅觉感受器阵列的构造及人工神经网络在嗅觉的检测和识别中的应用。最后针对几种典型的气味给出了有关实验结果。

基于人工嗅觉系统的油液渗漏检测方法

机电设备油液渗漏是一种典型的多发性故障,利用人工嗅觉技术对渗漏油液挥发气体进行测试从而进行故障诊断是一种新的无损检测方法。使用人工嗅觉系统对模拟柴油、齿轮油和机油渗漏产生的挥发气体进行检测,结果为三维数据阵列(样本×时间×传感器)。应用二维主成分分析法和三维平铺主成分分析法、平行因子分析方法对三种油液挥发气体样本进行分类,结果表明平行因子分析法由于利用了数据集的三维结构信息,所以分类效果更佳;应用主成分回归方法实现了机油挥发气体样本的定量确定,说明使用人工嗅觉系统实现设定阈值报警是可能的。

人工嗅觉系统及其在塑料气味检验中的应用

通过对人的嗅觉和人工嗅觉的比较 ,详细介绍了人工嗅觉的基本原理和组成 。

人工嗅觉技术在酒类鉴别中的应用

简述了人工嗅觉酒类鉴别系统的原理、结构。给出了气体传感器阵列的组成方法,进行了气体传感器温度、湿度补偿。并运用主成分分析法和BP神经网络对试验结果进行了分析。鉴别实验研究表明,经温度、湿度补偿后该系统不仅能鉴别不同香型的白酒,还能鉴别同一香型的白酒。

基于前馈神经网络的人工嗅觉系统

从分析气体传感器的“交叉敏”行性出发，提出了将气体传感器阵列与前馈神经网络的相结合，形成人工嗅觉系统，用于气体的定性、定量分析；构造了前馈神经网络的结构和基于递推预报误差（RPE）的网络训练算法；优选了用于识别CO、H2、CH4三种气体的传感器阵列；建立了用于气体分析的实验条件，并通过实验验证了前馈神经网络用于气体识别的可行性。

人工嗅觉系统关键技术研究进展

回顾了人工嗅觉系统的发展历史,在介绍了人类嗅觉机理、人工嗅觉仿生系统的原理与组成的基础上,详细阐述了关键技术如气体传感器技术、信号预处理技术和模式识别技术等的研究现状,剖析总结了人工嗅觉系统存在的问题,并对未来发展进行了展望。

机器人人工嗅觉系统设计

利用半导体气体传感器的交叉敏特性 ,将气体传感器阵列与神经网络相结合 ,构建了一个用于临场感机器人的人工嗅觉系统 ,用于气体的定性识别 .自组织神经网络 (SOM )将被测气体的多维特征信息映射到一个二维平面上 ,从而实现了对被测气体的识别分类 .实验结果表明半导体阵列人工嗅觉系统可以提高气体传感器的选择性 。

人工嗅觉系统及其在粮食质量检验中的应用

人工嗅觉系统是一种新颖的模拟人的嗅觉来分析、识别和检测复杂气味和挥发性成分的仪器,通过对人的嗅觉和人工嗅觉的比较,详细介绍了人工嗅觉系统的基本原理和组成,论述了人工嗅觉系统在粮食质量检验中的应用.

食品仿生检测技术—人工嗅觉系统(AOS)

人工嗅觉系统是一种新颖的模拟人的嗅觉来分析、识别和检测复杂嗅味和挥发性成份的仪器 ,通过人的嗅觉和人工嗅觉的比较 ,详细介绍了人工嗅觉的基本原理和组成 ,论述食品仿生检测技术在食品工业中的应用。

人工嗅觉系统及其在卷烟烟气中的研究

用金属氧化物半导体气敏传感器阵列组成的人工嗅觉系统 (电子鼻 )对 3种品牌卷烟烟气进行分析 详细阐述了实验过程及确定传感器的组成方法 ,并从样本中用马氏距离选取合适的样本 ,用主成分分析法和神经网络聚类分析法对样本进行分析 主成分分析结果是已较好地把各品牌的烟分开 ,神经网络对 3种品牌烟的识别率分别为玉溪 85%、白沙 90 %、红梅 95%

人工嗅觉系统设计初步

采用纳米薄膜气体传感器构成传感器阵列,采用分压式取样电路测量传感器在气氛中电阻的响应曲线。提出"气味谱"的概念,用误差反传神经网络和自组织特征映射神经网络(SOM)进行学习训练和识别,结果表明SOM网络更接近于人类对气味的认知过程,是人工嗅觉系统较为理想的算法。玻璃基片等离子溅射镀膜方法是制造人工嗅觉所需的大规模气体传感器阵列的有效方法。

人工嗅觉系统及其在临床诊断中的应用

人工嗅觉系统是由气敏传感器阵列、信号处理和适当的模式识别方法组成的仪器,能模拟人的嗅觉来检测、识别复杂气味成分。本文介绍了人工嗅觉系统的发展历史,阐述了人工嗅觉系统的基本组成,详细介绍了人工嗅觉系统的研究现状及其在临床诊断中的应用,并展望了人工嗅觉系统在临床诊断中的发展趋势。

人工嗅觉系统在卷烟内在质量客观评定中的应用展望

概述了人工嗅觉系统的研究历史与应用现状．详细介绍了人工嗅觉系统的基本原理，阐述了基于神经网络的人工嗅觉系统在卷烟内在质量评定中的广阔应用前景．

人工嗅觉研究进展及其在食品香气评定中的应用前景

概述了人工嗅觉系统的研究历史与应用现状，详细介绍了人工嗅觉系统的基本原理，阐述了基于神经网络的人工嗅觉系统在食品内在质量评定中的广阔应用前景。

基于神经网络的人工嗅觉系统设计

利用半导体气体传感器的交叉敏特性 ,将气体传感器阵列与自适应共振理论神经网络相结合 ,构建了一个用于临场感机器人的人工嗅觉系统 ,用于对气体的定性识别。实验结果表明 ,该设计方案是可行的。

一种基于全程动态扫描的白酒鉴别智能人工嗅觉系统

我们根据两类传感器的特性 ,针对白酒 ,采用了优化的金属氧化物气敏传感器阵列 ,进行白酒种类的鉴别实验。采用了一种新的实验方法———动态工作温度全程信号采集的方法。通过对气敏传感器工作电压的控制 ,使传感器工作温度发生周期性变化 ,从而形成一组传感器响应变化曲线 ,以更好地反映对象气体的特征。在对三种白酒的识别实验中 ,得到了