试议神经网络面向食用醋品质预评价电子鼻学术

论文导读：
摘要：食用醋具有较高的食用和药用价值，它在人们日常生活中也占有重要的地位，由此对于食用醋的品质评价也变得非常重要。而当前所用的检测食用醋品质的办法虽然能够准确地提取信息，但其分析历程对比复杂、周期长和成本高，并且不能实现现场实时检测。采取电子鼻技术检测可从弥补传统仪器分析办法的问题，而且这种检测办法易操作，并且可从实现实时评价。电子鼻体系一般由检测对象、传感器阵列、信号调理电路从及数据预处理和方式识别等部分组成。本论文旨在探讨面向食用醋品质预评价的电子鼻体系，并且设计了从半导体氧化物传感器为检测器，构建了包括传感器驱动电路、调理电路、数据处理和分析的硬件体系及软件体系。它包括：由5种TGS系列和1种MQ系列半导体氧化物气体传感器构建的传感器阵列、从LPC2138微处理器为核心的采集电路等硬件部分，通过USB接口将所采集的数据上传至计算机，使用上位机LabView软件进行数据采集的实时显示及存储，并使用主成分分析法(PCA)、线性判别式分析法(LDA)和BP神经网络对数据进行方式识别。利用所研制的电子鼻原型机对常见的陈醋、香醋、白醋、米醋和苹果醋五种不同的食用醋进行测量，并对食醋种类和原料联系进行了分析。实验结果表明，采取电子鼻技术可从很好的区分不同种类的食醋，验证了电子鼻技术在食醋品质评价中的可行性，提供了一种对食醋品质预评价的便利办法。这种新型的电子鼻技术为食用醋的品质检测方面提供了一个可靠的保证，具有广阔的运用前景。最后，在电子鼻的后期方式识别算法上，利用了主成分分析和BP神经网络相结合的数据处理办法，并为研制适用于其它的检测对象的电子鼻提供了依据。通过实际的检测试验证明了该体系具有较好的稳定性和实用性。关键词：食用醋论文电子鼻论文LabView论文PCA论文LDA论文BP神经网络论文
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Abstract5-9
第一章 绪论9-13

1.1 探讨背景及作用9

1.2 国内外发展情况9-11

1.3 论文探讨的主要内容11-13

第二章 电子鼻体系设计13-39

2.1 电子鼻概述13

2.2 电子鼻硬件体系设计13-28

2.1 传感器的选择13-17

2.2 电源模块的设计17-18

2.3 微制约器的选择极为最小体系的设计18-21

2.4 传感器的驱动电路及信号采集电路的设计21-23

2.5 A/D 转换电路的设计23-24

2.6 数据上传电路设计24-25

2.7 电子鼻硬件体系整体设计25-28

2.3 电子鼻软件体系设计28-37

2.3.1 下位机软件设计28-32

2.3.2 上位机软件设计32-37

2.4 本章小结37-39

第三章 数据预处理及方式识别39-47

3.1 数据归一化处理39

3.2 方式识别算法39-44

3.

2.1 主成分分析39-42

3.

2.2 线性判别式分析42-43

3.

2.3 神经网络43-44

3.3 本章小结44-47
第四章 电子鼻对不同种类食用醋的测试及分析47-58

4.1 实验步骤47-48

4.2 实验结果与分析48-56

4.3 本章小结56-58

第五章 结论及展望58-59
参考文献59-62
作者介绍及科研成果62-63
致谢63