【摘 要】
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利用电子鼻对6个贮藏时间5个等级的黄山毛峰茶进行检测,首先获取反映茶叶香气的原始特征向量,再通过主成分分析法（PCA）提取出前5个主成分作为主特征向量,然后以主特征向量作为B
【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);国家级大学生创新创业训练计划项目(201511305023)
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利用电子鼻对6个贮藏时间5个等级的黄山毛峰茶进行检测,首先获取反映茶叶香气的原始特征向量,再通过主成分分析法（PCA）提取出前5个主成分作为主特征向量,然后以主特征向量作为BP神经网络（BPNN）的输入,建立黄山毛峰茶贮藏时间预测模型（PCA-BPNN）。结果表明：PCA-BPNN对于贮藏0 d的茶叶,最大预测误差为11 d,5个（6.67%）样本预测误差超过13 d;对于贮藏60 d的茶叶,最大预测误差为13d,4个（5.33%）样本预测误差超过10 d;对于贮藏120 d的茶叶,最大预测误差为16 d
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