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一种基于电子鼻技术的茶树虫害程度预测方法: 本发明公开了一种基于电子鼻技术的茶树虫害程度预测方法，应用于虫害检测技术领域。包括以下步骤：对多棵茶树进行预处理，使茶树分别具有不同种类的虫害；使用电子鼻分别对所有茶树在受到虫害后一定时间内的挥发气体进行检测，获得响应曲...; 肖文敏孙海伟任志红吴焕焕张虹杨圣祥

一种基于电子鼻技术快速鉴别不同加工方式及寄主植物锁阳的方法: 本发明涉及锁阳鉴别技术领域，具体为一种基于电子鼻技术快速鉴别不同加工方式及寄主植物锁阳的方法，包括如下步骤：样品处理；将1.0g样品装入10mL硅胶盖西林瓶中，60℃水浴平衡25min后用电子鼻进行检测；统计分析。本发明...; 梁春燕张丽静赵佳颖牛得草

基于超快速气相电子鼻技术对玉灵膏的质量判别方法: 本发明涉及基于超快速气相电子鼻技术对玉灵膏的质量判别方法，包括：步骤一，对不同蒸制时长处理后的玉灵膏进行均质处理，获得多个玉灵膏检测样品；步骤二，运用超快速气相电子鼻技术对每个玉灵膏检测样品进行气味分析检测，得到每个玉灵...; 查圣华王俊亮张宏

电子鼻技术与气相色谱-质谱法鉴别蜂蜜掺假: 2025年; 目的探究油菜蜜掺假样品和糖浆掺假样品与真实蜂蜜气味差异和挥发性物质差异。方法构建5%、10%、20%、30%不同比例糖浆掺假和蜜源掺假样品,采用电子鼻技术和顶空固相微萃取结合气相色谱-质谱技术(solid-phase microextraction and gas chromatography-mass spectrometry,HS-SPME-GC-MS)分析掺假样品和真实蜂蜜样品的气味和挥发性物质。结果电子鼻(electronic nose,E-nose)结合主成分分析(principal component analysis,PCA)和稀疏偏最小二乘法判别分析(sparse partial least squares-discriminant analysis,sPLS-DA)可以区分椴树蜜、枣花蜜、洋槐蜜不同蜜源蜂蜜,能区分糖浆掺假样品与真实蜂蜜,但不能区分洋槐蜜与油菜蜜掺假样品。GC-MS结果表明,洋槐蜜、椴树蜜和枣花蜜中共鉴定出62种挥发性化合物,洋槐蜜中醇类物质含量最高,枣花蜜中醛类物质含量最高,椴树蜜中萜烯类物质含量最高,挥发性物质含量结合sPLS-DA可以区分100%洋槐蜜、100%椴树蜜和5%~30%糖浆掺假、5%~30%油菜蜜掺假样品。结论基于E-nose气味分析和GC-MS挥发性物质分析结合化学计量学分析可以进行糖浆掺假和油菜蜜掺假蜂蜜样品鉴别,研究结果为蜂蜜溯源和掺假鉴别研究提供参考。; 问亚琴罗帅田维娜杨国伟赵新颖; 关键词：挥发性物质电子鼻气相色谱-质谱法

电子鼻技术及其应用研究进展被引量：8: 2024年; 电子鼻(Electronic nose,E-nose)技术作为一种有效的嗅觉模拟与气体识别的方法被广泛应用。电子鼻系统由气体传感器阵列组成,利用其交叉敏感性对气体进行检测。电子鼻系统利用机器学习算法,对气体进行定性定量分析。传统的机器学习算法在电子鼻系统中的应用已经成熟,如今深度学习算法也慢慢在电子鼻系统中应用。电子鼻系统具有选择性高、精密度好、反应快速、稳定性和延展性好的特点,被应用于包括有毒气体检测、空气质量管理、食品新鲜度和质量预测等方面。本文从气体传感器阵列的组成、信号采集与处理单元、模式识别算法的分类以及电子鼻系统在实际中的应用等方面综述了电子鼻系统气体识别的最新研究进展,最后对电子鼻系统气体识别目前所存在的问题以及发展前景进行了总结和展望。; 穆申玲沈文锋吕大伍宋伟杰宋伟杰; 关键词：传感器阵列信号采集与处理模式识别算法电子鼻技术气体识别

电子鼻技术在冠心病诊断中的探索性研究: 目的:1.通过电子鼻分析冠状动脉性心脏病患者与健康人呼出的气体是否存在明显差异;2.明确电子鼻能否识别出冠状动脉性心脏病患者中已有血管重建指征的高危人群。方法:纳入吉林大学中日联谊医院2023年11月至2024年1月心血...; 蔺甜甜; 关键词：电子鼻冠状动脉性心脏病急性冠脉综合征 VOCS

基于图谱和电子鼻技术的库尔勒香梨成熟度预测研究: 库尔勒香梨是南疆特色水果,对当地经济发展有重要影响。成熟度是影响水果收获品质的关键,传统破坏性评定方法用于其品质检测,有样本少和覆盖面小的缺点。因此,创新性农产品检测技术研究集中于非侵入性、无破坏性的成熟度品质指标的评估...; 赵施师; 关键词：库尔勒香梨机器视觉电子鼻成熟度

基于电子鼻技术对罐藏食用毛油上下层氧化程度检测: 2024年; 针对菜籽和大豆毛油储藏期间油罐上、中、下层毛油氧化情况的差异问题,提出一种电子鼻技术结合化学计量学对毛油氧化情况进行判别的方法,为改善毛油储藏措施提供技术参考。基于常规理化分析,通过电子鼻结合偏最小二乘判别(PLS-DA)、支持向量机(SVM)、BP神经网络(BPNN)、人工神经网络(ANN)对特征样本进行特征筛选和分类识别。结果表明,上、中、下层毛油的理化差异不显著,且中、下层呈现高度相似性,上层劣变稍快。PLS-DA和BPNN模型在大豆和菜籽毛油上层和中下层混样氧化程度的分类识别上效果不佳,而优化后的SVM和ANN模型测试集准确率分别达到了96.7%和98.3%。因此,电子鼻结合ANN或SVM可以有效识别上层和中下层的大豆和菜籽毛油。; 王宇珊庞林江金建德盛林霞孟祥河王俊路兴花; 关键词：毛油储藏电子鼻化学计量学

基于电子鼻技术的传统手工牦牛酥油品质评价: 2024年; 【目的】评价传统手工牦牛酥油的品质,为食品工业的检验和产品品质优化提供参考依据。【方法】以16家牧户的传统手工牦牛酥油为原材料,采用最小显著性差异法(least significant difference,LSD)研究不同牧户酥油样品酸价、过氧化值和气味信息间的差异,采用主成分分析(principal component analysis,PCA)、典则判别分析(canonical discriminant analysis,CDA)和多层感知模型(multi-layer perceptron,MLP)定性判别及定量分析酥油产地和来源。【结果】16份牦牛酥油酸价(4.35~4.71 mg/g)均高于国标要求,过氧化值(0.0000~0.0075 g/100g)均在要求范围内;不同牧户牦牛酥油品质有差异。PCA分析可把16户牦牛酥油样品来源进行初步区分,CDA分析结果中各样品的数据点更聚集、样品组间距离变大,区分效果强于PCA,但仍有较多数据点重叠。采用MLP可定量判别传统手工牦牛酥油产地并追溯其来源,MLP 10-1-2网格结构结果显示,碌曲和玛曲两个产地的牦牛酥油类别效果平均值:准确率、精确率、灵敏度、特异度以及曲线下方面积分别为99.51%、99.53%、99.53%、99.50%和99.52%;MLP 10-1-16网格结构显示,16家牧户的牦牛酥油类别效果平均值:准确率、精确率、灵敏度、特异度以及曲线下方面积分别为98.97%、92.18%、92.23%、99.45%和95.84%。【结论】基于电子鼻技术可评价传统手工牦牛酥油品质。; 谢玲月闫莎莎李雪张娅俐张福梅田晓静丁功涛宋礼罗丽; 关键词：电子鼻

基于电子鼻技术的有机绿茶贮存期评价方法探讨被引量：1: 2024年; 有机绿茶香气的质和量与其贮存期密切相关。采用常温下逐年贮存1~16年的有机绿茶样,使用电子鼻(E-nose)分析其香气。以化学计量学方法以及机器学习方法,比如核岭回归(Kernel ridge regression,KRR)、支持向量回归(Support vector regression,SVR)和反向传播神经网络(Back propagation neural networks,BPNN)等多元回归分析方法,建立电子鼻传感信号与茶叶贮存期之间的回归模型,并对各模型的性能进行评估。结果表明,BPNN模型具有较强的非线性拟合能力,集中地验证进一步证实了BPNN模型的泛化性能。研究结果表明基于金属氧化半导体(Metal oxide semiconductor,MOS)传感器的电子鼻分析方法可作为有机绿茶贮存期评估中的替代方法,结合BPNN模型,为实际生产中长期贮存的绿茶品质鉴别提供有效的预测模型。; 李佳韩宝瑜梅献山; 关键词：绿茶电子鼻反向传播神经网络

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