味觉识别及其应用

分析了味觉与食品的关系 ,介绍了味觉及其识别机理 ,研究了味觉模式识别中的主元分析、模糊识别、神经网络识别、模糊 -神经网络识别、混沌识别。探讨了味觉识别及其应用状况 ,展望了味觉识别系统发展的广阔前景。

LAPS型电子舌神经网络味觉识别

根据光寻址电位传感器(LAPS)原理,提出一种结合主成分分析和反向传播(BP)神经网络识别溶液味觉的方法。对LAPS电子舌采集的味觉数据主成分进行提取,将该主成分作为BP神经网络的训练样本,通过训练和学习构建味觉数据与味觉类别之间的联系,用训练后的BP网络对溶液进行味觉识别。对浓度分别为20 ppm、100 ppm、300 ppm和500 ppm的酸、甜、苦、咸、鲜5种味觉溶液进行识别验证,准确率达96.6%,结果表明该方法能够在不同浓度下正确识别出溶液的味觉。

中式菜肴的人工味觉识别

相对其它感官功能模拟研究而言,人工味觉识别起步最晚,尚待进一步的深入研究,也因此被列为国际上的重要研究课题。由于中式菜肴成分极其复杂,模拟人类味觉系统识别中式菜肴更是留待我们解决的一个难题。实验中引进Alpha M.O.s公司的传感器阵列系统(SAS)采集菜肴数据,并对数据进行了一系列处理,最终通过逐步判别分析法(DA)实现了中式菜肴的分类和未知菜肴的判别,结果较令人满意。

模糊处理在味觉识别中的应用

本文选用十六烷基三甲基溴化铵+乙醇/含苦味酸的二氯甲烷/蔗糖水溶液为研究体系,在油水界面上建立可兴奋性人工膜。首次引入基于模糊处理的多信息融合技术,用计算机对四种有味物质液膜表面产生的电位振荡波形进行了分析和处理。正确识别出酸、甜、苦、咸四种味道,识别的准确率在95％以上。同时也用此方法对四种不同的苦味物质成功地进行了识别。

基于模糊规则自动生成算法的茶味觉信号识别

在充分研究了模糊加权神经网络和微粒群算法的基础上,给出一种能够自动生成模糊规则的剪枝算法,并以此建立了新的网络模型。通过茶味觉信号识别的仿真实验验证了该算法的有效性。

基于模糊神经网络方法实现茶味信号识别的研究

提出一种基于模糊 c-均值聚类 (FCM)的模糊神经网络模型用于茶味信号识别的方法 .该方法采用模糊 c-均值聚类实现模糊神经网络中模糊子集及其隶属度函数的自动确定 ,并对模糊加权型推理法进行了改进 ,在此基础上构建了一个模糊神经网络模型 .通过 5种茶味信号识别的仿真实验 ,表明本文提出方法的有效性 .

基于感官体验的城市形象识别系统研究

随着城市间经济竞争的加剧，作为软实力的城市形象越来越受到重视，城市在不断的探索如何塑造特色的城市形象以提高城市竞争力，城市从最早单一的重视视觉形象向追求感官上全方位的体验发展，本文基于感官体验视角，以感官体验的五感：视觉、听觉、触觉、嗅觉、味觉识别进行分析，对城市形象塑造的方法进行研究，探索用五感体验构建城市形象塑造的方式。

电子舌技术及其在食品工业中的应用

电子舌技术是一种新型的检测液体味觉特征的手段。文中在介绍人体味觉识别机理的基础上 ,分析了电子舌技术的基本原理 ,着重探讨了几种常见的味觉传感器及其特点 ,总结了电子舌在国内外的研究现状及在食品工业中应用的进展 。

饮食中的色彩学问

色彩影响味觉 真实的色彩对于人的味觉识别有很大的帮助，美国华盛顿大学曾进行过关于味觉如何受颜色影响的研究。比如改变你常喝饮料的颜色，大多数人将很难正确辨认出来。