基于电子鼻技术的葡萄酒分类检测方法

摘要：

为了简单准确的检测葡萄酒的种类,建立了电子鼻检测系统.以三种具有相似气味的葡萄酒的种类识别为实验背景,根据葡萄酒散发的气味合理的选用了八个气敏传感器.利用主成份分析方法对传感器阵列进行优化,最后确定选用四个传感器为最终的传感器阵列,并借助Fisher判别分析方法检验其效果.使用SVM算法及BP算法分别对不同训练样本数的葡萄酒做对比实验.实验结果表明,基于PCA-SVM模式识别算法有很高的识别精度,很强的分类能力,而且在小样本分类识别实验中有着潜在的优势.

关键词：电子鼻、酒类识别、主成份分析、支持向量机、BP神经网络

所属期刊栏目：13

分类号：TS261.7;TP391.4(食品工业)

资助基金：康复诊疗过程中的脑机信息交换与决策问题研究094300510079

在线出版日期：2013-04-17（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：930-934