产品名称：电子鼻
品牌：归远
型号：G Nose
功能：
用来研究气味总体特征,可以模仿人的嗅觉系统,利用气味的指纹图谱形式进行智能识别。其中样品包括肉制品、水产品、粮油食品、乳制品、米制品、谷物、糖果、果蔬、调味品、发酵食品、各种汤料、香精香料、保健食品等食品,仪器可分析其品质,控制其质量,真假判别,货架期和新鲜度评价,不同品牌、不同加工方法样品的区分判别等。
基本原理：
用性能重叠的多个气敏传感器组成阵列模仿人鼻中大量嗅感受器细胞,用神经网络模拟人的思维方式,结合计算机、精密测量、自动控制以及各具体领域的理论与技术构造智能实时嗅觉模拟仪器—电子鼻。该仪器用气敏传感器阵列对多种微量、痕量气味成分产生多维敏感响应,得到多维样本；通过大量的气味测试得到气味数据库。神经网络模型通过学习,记忆已知气味的特征,从而可以快速准确地确定待测气味的类别,预测其强度等级及其关键成分浓度,得到与人的感官品评相一致的结果。
核心参数：
| 传感器：16个金属氧化物传感器 | 传感器工作温度：200~500℃ |
| 样品流量：0~1.5L/min可调 | 清洗流量：6.5L/min |
数据处理软件：完整智能模式识别分析系统,包括传感器贡献率分析（Loading）、PCA、SIMCA、DFA （LDA、QDA、马氏距离、欧式距离、KNN、相关性分析等）、PLS等算法 |
功率：100W |
| 整体气室不锈钢材质 | 温度范围：0~80 ℃ |
| 湿度范围：相对湿度5%~95%（无冷凝情况） |
特点：
1.食品行业的品评员,用于研究气味总体特征；
2.采用大容量顶空挥发气生成技术和大流量自动顶空采样技术,反映人体嗅觉感受；
3.多年24h不间断采样寿命实验；
4.机器学习级联模型,卷积神经网络结构优化,深度神经网络离线逐层学习；
5.获奖产品。
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