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Instrumentation, Mesure, Métrologie

1631-4670
Revue des Systèmes
 

 ARTICLE VOL 11/1-2 - 2011  - pp.31-49  - doi:10.3166/i2m.11.1-2.31-49
TITRE
Contrôle qualité du lait de chèvre par un nez électronique portable basé sur des capteurs à oxydes métalliques semi-conducteurs

TITLE
Quality control of goat milk by a portable electronic nose based on metal oxide semiconductor sensors

RÉSUMÉ

Le nez électronique a été développé ces dernières années et pourrait être très utile pour le contrôle rapide de la qualité des aliments. Dans cet article, nous montrons l’efficacité d’un système de surveillance, appelé nez électronique portable, visant à discriminer les différents jours de stockage du lait de chèvre gardé à 4°C. La classification hiérarchique ascendante (CHA) et les séparateurs à vaste marge (SVM) ont été utilisés pour discriminer les différents jours de stockage. La méthode CHA a permis de discriminer parfaitement les trois groupes d’individus, correspondant à trois jours de stockage du lait. Les résultats d’identification, pour les trois jours de conservation du lait de chèvre, par les SVM montrent un très bon taux de classification (100 % de réussite).



ABSTRACT

We aimed, in this paper, to analyze the response of the sensors to volatile milk compounds and to test the capability of the portable electronic nose to recognise the raw goat’s milk storage days. It was found that this system is able to follow the deterioration of the milk quality when it is stored at 4°C. In order to check its separation capability, two pattern recognition methods, namely Cluster Analysis (CA) and Support Vector Machines (SVMs) approach have been performed. The CA method permits a good classification between three days of raw goat’s milk storage. On the other hand, the data coming from the response of the sensors have been elaborated by SVMs in order to obtain a classification of the data clusters related to different milk ageing days and so track the dynamic evolution of milk rancidity. The classifier model based on SVMs and the one-against-one, achieves very good accuracy with 100 % success rate in the recognition.



AUTEUR(S)
Aziz AMARI, Nezha EL BARI, Benachir BOUCHIKHI

MOTS-CLÉS
nez électronique portable, classification hiérarchique ascendante, SVM, lait de chèvre.

KEYWORDS
portable electronic nose, cluster analysis, SVMs, raw goat’s milk.

LANGUE DE L'ARTICLE
Français

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