【摘 要】
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为了探索黄山毛峰茶贮藏时间的有效检测方法,利用电子鼻技术对4个不同贮藏时间下的3个等级黄山毛峰干茶叶进行了检测。根据电子鼻传感器阵列响应曲线变化特点,选取了特征变量
【基金项目】
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安徽省高等学校省级自然科学研究项目（KJ2013Z195）,安徽省高等学校优秀青年人才基金项目（2012SQRL218）
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为了探索黄山毛峰茶贮藏时间的有效检测方法,利用电子鼻技术对4个不同贮藏时间下的3个等级黄山毛峰干茶叶进行了检测。根据电子鼻传感器阵列响应曲线变化特点,选取了特征变量,并通过主成分分析法提取出4个主特征变量。以主特征变量作为BP神经网络的输入,以茶叶贮藏时间作为输出,建立了黄山毛峰茶贮藏时间的PCA-BPNN预测模型。实验结果表明：PCA-BPNN预测模型的最大预测误差为38.5 d,预测误差超过10 d的样本最大比率为4.44%;与BPNN预测模型相比,PCA-BPNN预测模型性能更优。
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