基于PCA和LVQ混合神经网络算法的电子鼻系统

为了对食物品质进行非接触式评价,采用6种费加罗金属氧化物半导体传感器阵列设计并研制了可对被测食物进行无损检测的电子鼻系统。系统主要由采样模块、控制模块和上位机组成,并采用主成分分析(PCA)和学习矢量量化(LVQ)混合神经网络模式识别算法对气体“指纹信息”数据库进行分析。实验结果表明,利用该电子鼻系统可以对5种不同的食用酱进行检测,并且具有对未知酱品进行识别的功能。