基于遗传组合网络的肉用人工嗅觉系统

被引：12

作者：

孙永海 ^{[1
]}

孙钟雷 ^{[2
]}

李宇 ^{[2
]}

机构：

[1] 吉林大学生物与农业工程学院

[2] 长江师范学院生命科学系

来源：

吉林大学学报(工学版) | 2007年 / 05期

关键词：

食品加工技术; 肉品新鲜度; 人工嗅觉系统; 遗传算法; 组合RBF神经网络;

D O I：

10.13229/j.cnki.jdxbgxb2007.05.009

中图分类号：

TS251.7 [产品标准与检验];

学科分类号：

083203 ;

摘要：

根据肉的气味研制了一套适合肉品新鲜度检测的肉用人工嗅觉系统。通过分析肉品腐败机理,合理选用了气敏传感器阵列,优化设计了仿生气味收集装置及信号调理电路。依据肉气味模式,采用遗传优化的组合RBF神经网络作为模式识别方法。理化试验结果表明,肉用人工嗅觉系统检测肉新鲜度准确率达95%,优于其他通用人工嗅觉系统。

引用

页码：1209 / 1213

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