一种基于电子鼻的食醋识别新方法

摘要

采用6只掺杂纳米ZnO厚膜传感器构成的电子鼻对15种商业食醋进行了测量,采用主元分析法(PCA)对电子鼻信号与食醋种类、配料、发酵方式和产地之间的关系进行了分析,电子鼻信号在上述食醋特征上表现出很强的聚类特性.针对上述特征,结合人工神经网络(ANN)、K近邻法(KNN)对15种食醋进行了识别,识别率为98.3%.研究表明:采用特征识别的电子鼻具有良好的灵活性和强健性.