食品快速检测技术（新） 3.电子鼻 3.8.3 电子鼻技术原理.pptxVIP

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2020-09-20 发布于北京
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食品快速检测技术（新） 3.电子鼻 3.8.3 电子鼻技术原理.pptx

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电子鼻技术原理一电子鼻技术简介二气体传感器阵列三四神经网络的各种算法传感器阵列数据采集食品营养与检测专业教学资源库一、电子鼻技术简介电子鼻技术是利用各个气敏器件对复杂成分气体都有响应却又互不相同这一特点，借助数据处理方法对多种气味进行识别，从而对气味质量进行分析与评定。解决技术难点以前技术难点：气体传感器的交叉敏感性、选择性差等缺点，单一传感器很难有选择地测量出某种气体的成分和含量。电子鼻技术是解决这一问题的有效途径。 — 1 — 食品营养与检测专业教学资源库一、电子鼻技术简介电子鼻工作流程三步骤：1、传感器阵列数据采集2、人工神经网络传导和计算3、计算机识别传感器阵列数据采集01气味物质计算机识别(气体定性定量分析）人工神经网络传导和计算0302 — 1 — 食品营养与检测专业教学资源库关键技术点技术点一：传感器阵列是什么？技术点二：传感器阵列是如何采集数据的？技术点三：人工神经网络系统是如何记忆的？ — 1 — 一、气体传感器阵列食品营养与检测专业教学资源库一、气体传感器阵列数个单独的气敏传感器组合而成分类传感器阵列专门的气敏传感器阵列体积小，功耗低，便于信号的集中采集与处理。传感器及其阵列是电子鼻的关键,它的功能是把不同的气味分子在其表面的化学作用转化为可测的电信号。功能 — 1 — 二、传感器阵列数据采集食品营养与检测专业教学资源库三、传感器阵列数据采集传感器阵列的模拟输出经Ａ/Ｄ转换为数字信号输入计算机中的数据处理和模式识别系统,被测嗅觉的强度既可用每个传感器的输出的绝对电压、电阻或电导来表示,也可用相对信号值如归一化的电阻或电导值,即它们的变化率来比较嗅味的性质。数据采集1243传感器阵列的数据采集系统 — 1 — 三、人工神经网络和各种算法食品营养与检测专业教学资源库三、人工神经网络和各种算法传感器阵列输出的信号经专用软件采集、加工、处理后，利用多元数据统计分析方法、人工神经网络方法和模糊方法将多维响应信号转换为感官评定指标值或组成成分的浓度值，得到被测气味定性分析结果的智能解释器。31传感器阵列输出的信号模糊方法多元数据统计分析方法2人工神经网络方法 — 1 — 食品营养与检测专业教学资源库三、人工神经网络和各种算法人工神经网络是一种运算模型，由大量的节点（或称神经元）之间相互联接构成。每个节点代表一种特定的输出函数，称为激励函数。每两个节点间的连接都代表一个对于通过该连接信号的加权值，称之为权重，这相当于人工神经网络的记忆。人工神经网络12 人工神经网络神经元 — 1 — 食品营养与检测专业教学资源库三、神经网络的各种算法人工神经网络优势人工神经网络(ANN) 具有很强的非线性处理能力及模式识别能力它自动掌握隐藏在传感器响应和气味类型与强度之间的、难用明确的模型数学表示的对应关系人工神经网络和许多统计技术经常联合使用,而常见的统计技术有五种：主成分分析最小平方法辨别分析法辨别因子分析法聚类分析法人工神经网络和各种计算方法配合 — 1 — 谢谢！