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更新時間：2007-05-31 點擊次數：5813次
采用德國Airsense公司的PEN2電子鼻系統對5個陳化年限的小麥進行了檢測。對傳感器信號進行方差分析和Loading分析去掉差異不顯著的傳感器。后選擇傳感器1、2、8、9、10的響應信號進行模式識別。對優化后的傳感器陣列進行主成分分析得到結果顯示5個年份的小麥被很好地區分，各個類的集中性也比較強。從BP網絡分析結果可以看出network1優化后傳感器陣列數據的BP網絡的預測準確率高于network2優化前傳感器陣列數據的BP網絡，可以更好地區分5個年份的小麥。說明對傳感器進行優化去掉一些響應不顯著的傳感器信號并不影響模式識別結果，反而提高了電子鼻的識別性能。
