領(lǐng)學(xué)術(shù)科研之先，創(chuàng)食品科技之新
—— 中國食品雜志社
為建立一種快速無損檢測禽蛋裂紋的方法，構(gòu)建了基于磁致伸縮振子掃頻式振動(dòng)的禽蛋裂紋檢測系統(tǒng)。系統(tǒng)以聲學(xué)特性為基礎(chǔ)，通過利用Welch法功率譜分析禽蛋振動(dòng)音頻信號，利用主成分分析法提取特征向量中的有用信息并構(gòu)建基于廣義回歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（generalized regression neural network，GRNN）的禽蛋裂紋檢測模型。實(shí)驗(yàn)對290 枚雞蛋進(jìn)行檢測（訓(xùn)練集200 枚，測試集90 枚）。結(jié)果表明，測試集中無損蛋與裂紋蛋的判別率分別達(dá)到96.7%和98.3%。研究表明，利用磁致伸縮振子掃頻和Welch法功率譜分析，通過主成分分析法提取特征向量中的有用信息并結(jié)合GRNN模型檢測禽蛋裂紋是可行的。
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