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专利名称:一种基于电子鼻信号空间域的茶多酚含量预测方法和装置

专利申请号202210658122.4
申请日2022.06.10
公开(公告)号CN115062656A
公开(公告)日2022.09.16
主分类号G06K9/00
分案原申请号
分类号G06K9/00 G06K9/62 G06N3/04 G06N3/08 G06V10/774 G06V10/82
优先权
申请(专利权)人安徽农业大学
地址230036 安徽省合肥市长江西路130号
发明(设计)人杨宝华;罗娜;刘碧云
国际申请
国际公布
进入国家阶段日期
专利代理机构安徽省合肥新安专利代理有限责任公司 34101
代理人陆丽莉
专利类型发明专利
摘要本发明公开了一种基于电子鼻信号空间域的茶多酚含量预测方法和装置,该方法包括:1、获取茶叶样本的电子鼻信号并测量茶多酚含量;2、提取茶叶样本电子鼻信号平稳状态时的响应值作为茶叶样本电子鼻信号特征;3、基于茶叶样本的茶多酚含量,利用最大信息系数对茶叶样本电子鼻信号特征进行优选,得到对应的茶叶样本优选电子鼻信号;4、通过编码转换方法将茶叶样本优选电子鼻信号转化为空间域图像;5、基于卷积神经网格CNN对空间域图像进行训练测试,得到茶多酚含量的预测结果。本发明能将电子鼻信号的一维时间序列转化为二维图像,并能挖掘电子鼻信号的空间域特征,同时,利用CNN网络能实现茶多酚含量的及时准确预测。
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