【摘 要】
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研制一套适合鸡蛋品质的电子鼻系统,对不同贮藏方式和时间的鸡蛋进行检测,并采用主成分分析（PCA）、线性判别函数分析（LDA）和BP神经网络（BPNN）、遗传优化神经网络（GANN）等进行模式识别
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研制一套适合鸡蛋品质的电子鼻系统,对不同贮藏方式和时间的鸡蛋进行检测,并采用主成分分析（PCA）、线性判别函数分析（LDA）和BP神经网络（BPNN）、遗传优化神经网络（GANN）等进行模式识别.结果发现,不同贮藏时间的鸡蛋所对应的电子鼻传感器响应特性不同.PCA和LDA结果表明,两者都可以较好地区分不同贮藏方式和时间的鸡蛋,采用LDA的效果比PCA的效果好;采用BP神经网络和遗传优化神经网络方法,能较好地预测不同贮藏时间的鸡蛋,其中遗传优化神经网络的判断正确率高于标准BP网络;利用二次回归分析（QPSR
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