现有电子鼻存在体积偏大、价格昂贵等问题,阻碍了其普及应用。为解决这一问题,该文提出了一种用于白酒检测的手持式电子鼻设计方案,传感器阵列由6种贴片式气体传感器和1个温湿度传感器组成,并置于一个微型仿生气室中。基于所设计的手持式电子鼻对6种白酒的识别问题进行了研究。首先,从电子鼻传感器响应中提取特征,并采用主成分分析法(principal component analysis, PCA)、核主成分分析法(kernel principal component analysis,KPCA)和核熵成分分析法(kernel entropy component analysis,KECA)进行特征降维;然后,通过支持向量机(support vector machine,SVM)、K近邻(k-nearest neighbor,KNN)和反向传播人工神经网络(back-propagation artificial neural network,BP-ANN)对白酒进行识别。结果表明,所设计的手持式电子鼻可以对不同种类的白酒进行在线检测与准确识别。
The existing electronic noses (e-noses) have problems such as large volume and high price, which hinders its popularization and application. To solve these problems, a design scheme of hand-held electronic nose for liquor detection is proposed. The sensor array consists of six patch gas sensors and one temperature and humidity sensor, and is placed in a miniature bionic chamber. Based on the designed hand-held electronic nose, the recognition of six kinds of liquor was studied. Firstly, the features are extracted from the e-nose sensors′ responses, and feature reduction is performed by principal component analysis (PCA), kernel principal component analysis (KPCA) and kernel entropy component analysis (KECA). Then, the liquors are classified through support vector machine (SVM), K-nearest neighbor (KNN) and back-propagation artificial neural network (BP-ANN). The results show that the designed handheld electronic nose can detect and accurately identify different kinds of Chinese liquors online.
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