基于金属氧化物传感器阵列的小麦霉变程度检测

摘要

研制了一套由8个金属氧化物传感器组成、用于检测小麦霉变的电子鼻系统.使用该电子鼻对不同霉变程度和掺入不同百分比含量霉麦的小麦样品进行检测.通过方差分析和主成分分析优化传感器阵列并去掉冗余传感器,对优化后的数据进行主成分分析(PCA)和线性判别分析(LDA),其中PCA的前两个主成分对两类实验结果分析的总贡献率为98.30％和99.27％,LDA前两个判别因子对两类实验结果分析的总贡献率为99.68％和93.30％,且由得分图可知两种方法均能很好地区分不同的小麦样品.利用BP神经网络建立预测模型,对样品菌落总数和掺入样品中霉麦的百分比进行预测.两种预测模型的预测值和测量值之间的相关系数分别为0.91和0.94,表明预测模型具有较好预测性能.