机译:开发低成本的电子鼻子以评估香气谱:人工智能应用,以评估啤酒质量
University of Melbourne School of Agriculture and Food Faculty of Veterinary and Agricultural Sciences VIC 3010 Australia;
University of Melbourne School of Agriculture and Food Faculty of Veterinary and Agricultural Sciences VIC 3010 Australia;
University of Melbourne School of Agriculture and Food Faculty of Veterinary and Agricultural Sciences VIC 3010 Australia;
University of Melbourne Department of Electrical and Electronic Engineering School of Engineering VIC 3010 Australia;
University of Melbourne Department of Electrical and Electronic Engineering School of Engineering VIC 3010 Australia;
Electronic nose; Beer quality; Machine learning; Aromatic compounds;
机译:机器人和计算机视觉技术与非侵入性消费者生物识别技术相结合,使用机器学习评估啤酒可发作性的质量性状:人工智能应用的潜力
机译:使用响应面法优化啤酒挥发性分析的HS-SPME-GC-MS程序:在不同储存条件下跟踪啤酒香气稳定性的应用
机译:使用响应面方法优化啤酒挥发性分析的HS-SPME-GC-MS程序:用于跟踪啤酒在不同储存条件下的香气稳定性。
机译:从田间到啤酒的新程序,用于评估大麦麦芽中使用的农药,以确保大麦,麦芽和啤酒的质量
机译:建立经济的对流加热曲线并评估其对重组牛肉产品质量参数的影响。
机译:使用低成本电子鼻子和人工智能方法评估丛林浆果和葡萄酒中葡萄浆果的烟雾污染。
机译:使用响应面方法优化用于啤酒挥发物分析的HS-SPME-GC-MS程序:用于追踪啤酒在不同储存条件下的香气稳定性