一种用于麻味检测的电化学检测器

    公开(公告)号:CN109613101A

    公开(公告)日:2019-04-12

    申请号:CN201811424937.6

    申请日:2018-11-27

    Abstract: 本发明公开了一种用于麻味检测的电化学检测器,包括传感器底托和流通池顶盖,其特征在于,所述传感器底托包括传输线、信号转换器、传感器阵列、流通池下托和螺丝组成;所述流通池顶盖由流通池上盖、螺丝组装口、样品流入口、样品流出口组成。该电化学检测器采用倒置式一体化检测和流体清洗的技术手段,克服了现有技术中对于麻味物质电化学检测存在的由于样品易残留、传感器清洗不到位等问题引起的检测效果差的缺点,提高了检测精确度和重复检测稳定性。

    一种基于支持向量机算法优化的蜂蜜检测方法

    公开(公告)号:CN103575764B

    公开(公告)日:2015-12-23

    申请号:CN201310323226.0

    申请日:2013-07-30

    Abstract: 一种基于支持向量机算法优化的蜂蜜检测方法,选择5种不同蜜源作为研究样品,分别为:1)油菜蜜,采自西部地区的重庆涪陵区和永川区;2)荔枝蜜,采自华南地区的广西南宁;3)荆条蜜,采自华北地区的北京密云等地;4)洋槐蜜,采自华东的山东莱阳;5)椴树蜜,采自东北的吉林敦化及黑龙江哈尔滨;利用气敏传感器阵列与不同挥发性成分的吸附差异对待测样品蜂蜜进行检测;其中蜂蜜挥发性成分与传感器特征吸附后,改变半导体传感器表层电流强度,通过数字转换,获得各样品的响应曲线,从而对样品进行检测分析利用提取出的电子鼻特征信息建立支持向量机判别模型,对不同蜜源的样本进行分类。

    一种基于双向压缩数据空间维度缩减的人脸识别方法和装置

    公开(公告)号:CN103942545A

    公开(公告)日:2014-07-23

    申请号:CN201410190389.0

    申请日:2014-05-07

    Abstract: 本发明公开了一种基于双线压缩数据空间维度缩减的人脸识别方法和装置,属于模式识别技术领域。本发明采用欧氏距离模糊判定方法计算隶属度描述两两样本之间近邻关系,采用惩罚机制对不同模式类间的离散度和同一模式类内的离散度同时进行约束,得到的特征空间具有更强的代表性和判别性。此外,本发明基于图像二维矩阵直接进行处理,对图像矩阵的行方向和列方向分别进行维数压缩,避免了矩阵分解奇异值和维数过高等问题,在保证识别精度的基础上降低计算量和计算复杂度。

    一种基于支持向量机算法优化的蜂蜜检测方法

    公开(公告)号:CN103575764A

    公开(公告)日:2014-02-12

    申请号:CN201310323226.0

    申请日:2013-07-30

    Abstract: 一种基于支持向量机算法优化的蜂蜜检测方法,选择5种不同蜜源作为研究样品,分别为:1)油菜蜜,采自西部地区的重庆涪陵区和永川区;2)荔枝蜜,采自华南地区的广西南宁;3)荆条蜜,采自华北地区的北京密云等地;4)洋槐蜜,采自华东的山东莱阳;5)椴树蜜,采自东北的吉林敦化及黑龙江哈尔滨;利用气敏传感器阵列与不同挥发性成分的吸附差异对待测样品蜂蜜进行检测;其中蜂蜜挥发性成分与传感器特征吸附后,改变半导体传感器表层电流强度,通过数字转换,获得各样品的响应曲线,从而对样品进行检测分析利用提取出的电子鼻特征信息建立支持向量机判别模型,对不同蜜源的样本进行分类。

    一种基于蚁群算法的表征蜂蜜差异性智能嗅觉图谱特征提取方法

    公开(公告)号:CN103499608A

    公开(公告)日:2014-01-08

    申请号:CN201310323337.1

    申请日:2013-07-30

    Abstract: 一种基于蚁群算法的表征蜂蜜差异性智能嗅觉图谱特征提取方法,蚁群算法属于启发式特征选择方法,利用算法的自动迭代进化,对特征点选择进行自动寻优,直到获得最优结果,其特征在于将蚁群算法应用于特征点的选择,算法模拟遗传算法。利用各特征点选择后的Bayes判别准确率以及所选择的特征点数为适应性函数,寻求最优的向量组合,该算法主要创新点包括:(a)将特征点选择数加入适应函数中,并设定代价参数,通过参数调节,可以根据需要对特征点数和判别准确率进行取舍;(b)为避由于特殊点导致的更新方向错误,设置最优集,以最优集合代替单一最优点进行选择;(c)信息素更新程度与适应函数提高成正比,算法优化效果好,则更新幅度增大;(d)为加快计算速度,对效果较差的向量加快挥发速度,减小信息素浓度,减小其对后期计算干扰。

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