基于人工神经网络的苹果气体识别方法研究

摘要

将气体传感器阵列与人工神经网络模式识别技术相结合,建立了电子鼻系统,对水果变化过程进行监控.尝试对3种不同状态(好、碰伤、坏)的苹果气体进行定性识别.实验结果表明:结合主成分分析的人工神经网络方式为模式识别、分类提供了快速准确的辨识方法,对红富士苹果进行分类时正确率在83.33%以上.