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题名基于电子鼻的不同香型白酒快速识别
被引量：8
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作者
柯永斌
周红标
李珊
王江星
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机构
淮阴工学院电子与电气工程学院
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出处
《酿酒科技》
北大核心
2013年第11期1-3,8,共4页
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基金
国家自然科学基金(No.61203056)
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文摘
为了探索电子鼻对不同香型白酒的识别,以STM32为系统核心,筛选TGS2600、TGS2602、TGS2610、TGS2611和TGS2620共5个TGS传感器组成传感器阵列,设计了白酒检测电子鼻。利用该系统对浓香型、酱香型、清香型、米香型4种香型的代表酒样进行了气味数据采集。对数据进行平滑处理后提取其稳态响应值,并分别利用主成分分析、线性判别分析和概率神经网络建立了识别模型。实验数据显示:主成分分析的前2个主元累计贡献率达93.55%,线性判别分析的前2个主元累计贡献率为97.33%,概率神经网络模型识别率达到100%。结果表明,设计的电子鼻可以应用于对不同香型白酒的快速识别。
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关键词
电子鼻
不同香型白酒
主成分分析
线性判别分析
概率神经网络
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Keywords
electronic nose
liquor of different flavor types
principal component analysis
linear discriminant analysis
probabilistic neural net-work
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分类号
TP212.9
[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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题名基于ICA降维的车牌汉字识别研究
被引量：2
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作者
沈洋
詹永照
单士娟
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机构
江苏大学计算机科学与通信工程学院
宿迁学院计算机科学系
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出处
《计算机工程与设计》
CSCD
北大核心
2012年第3期1127-1131,共5页
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基金
江苏省自然科学基金项目(BK2009199)
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文摘
针对目前复杂环境下车牌汉字图像识别率较低,识别时间较长等问题,提出了一种基于伪Zernike矩和独立主成分分析(ICA)的改进概率神经网络(PNN)车牌汉字识别方法。该方法是将车牌汉字图像的伪Zernike矩通过独立主成分分析降维,再将降维后的特征输入所提出的一种基于代表点的改进概率神经网络中进行训练和识别,从而有效地实现车牌汉字的识别。将该方法应用于复杂环境下的车牌汉字图像识别实验,实验结果表明,该方法能有效地降低特征维数,减少识别时间,并能显著地提高车牌汉字的识别率。
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关键词
伪ZERNIKE矩
独立主成分分析
图像特征降维
概率神经网络
车牌汉字识别
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Keywords
pseudo-Zernike moment independent component analysis feature dimension reduction probabilistic neural net-work Chinese character recognition
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分类号
TP18
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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