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将气体传感器阵列与人工神经网络模式识别技术相结合，建立了电子鼻系统，对水果变化过程进行监控。尝试对3种不同状态（好、碰伤、坏）的苹果气体进行定性识别。实验结果表明：结合主成分分析的人工神经网络方式为模式识别、分类提供了快速准确的辨识方法，对红富士苹果进行分类时正确率在83．33％以上。
基于人工神经网络的苹果气体识别方法研究
【摘 要】
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将气体传感器阵列与人工神经网络模式识别技术相结合，建立了电子鼻系统，对水果变化过程进行监控。尝试对3种不同状态（好、碰伤、坏）的苹果气体进行定性识别。实验结果表明：结合主
【机 构】
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西安理工大学自动化与信息控制学院
【出 处】
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传感器与微系统
【发表日期】
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2007年9期
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