基于气体传感器阵列和非线性信号分析技术的龙井茶品质检测方法研究

作     者：汤旭翔 余智 TANG Xuxiang;YU Zhi

作者机构：浙江工商大学实验室与设备管理处杭州310018 浙江工商大学网络信息中心杭州310018 

出 版 物：《传感技术学报》 (Chinese Journal of Sensors and Actuators)

年 卷 期：2018年第31卷第9期

页      面：1450-1455页

核心收录：

学科分类：12[管理学] 1201[管理学-管理科学与工程(可授管理学、工学学位)] 08[工学] 081201[工学-计算机系统结构] 0812[工学-计算机科学与技术（可授工学、理学学位）] 

基　　金：浙江工商大学研究生教育改革项目(YJG2018230) 

主　　题：传感器阵列 龙井茶 品质 信号分析 非线性 

摘      要：研究了一种基于传感器阵列信号分析的龙井茶品质检测技术,采用多气体传感器阵列构建检测平台,实验检测不同储存时间的龙井茶样品,并对传感器阵列信号开展信号分析。为了进一步优化传感器阵列检测龙井茶品质的准确性,对传感器阵列参数优化,得到优化之后的阵列,优化后的传感器阵列具有更高的准确性。采用载荷分析(Loadings)、归一化处理进行数据的预处理。实验采用模糊C均值聚类(FCM)、K近邻函数(KNN)和概率神经网络(PNN) 3种方法对传感器阵列检测信息进行了模式识别,以评估所构建系统的检测精度。结果表明3种方法的识别正确率分别为90.83%,90%和93.3%。结果表明KNN和PNN针对气体传感器阵列检测龙井茶品质领域均呈现了较好的模式识别结果。以上结果证明该系统具有较好的检测精度,随机共振系统输出相关系数曲线可以较好的区分不同茶叶样品,并且依托互相关系数特征峰值构建了其品质分析模型。