Preferencje help
Widoczny [Schowaj] Abstrakt
Liczba wyników

Znaleziono wyników: 11

Liczba wyników na stronie
Pierwsza strona wyników Pięć stron wyników wstecz Poprzednia strona wyników Strona / 1 Następna strona wyników Pięć stron wyników wprzód Ostatnia strona wyników

Wyniki wyszukiwania

Wyszukiwano:
w słowach kluczowych:  odour intensity
help Sortuj według:

help Ogranicz wyniki do:
Pierwsza strona wyników Pięć stron wyników wstecz Poprzednia strona wyników Strona / 1 Następna strona wyników Pięć stron wyników wprzód Ostatnia strona wyników
For the first time, an artificial neural network (ANN) has been employed for predicting the intensity of gas mixtures comprising different odour components. Sensory assessments are necessary but they are time-consuming, harmful, and expensive. Therefore, an instrumental quantification of subjective sensory assessments is highly desired. Because of nonlinearities arising in sensory-instrumental relationships, we decided for an ANN that was trained by gas chromatographic signals of gas mixtures. The ANN could be demonstrated to classify odour intensity fairly well.
The authors compared two methods of determining odour concentration under field conditions. Twelve series of odour measurements were carried out at a mink farm. Odour concentration was determined using a portable dynamic olfactometer (Nasal Ranger, St. Croix Sensory, Inc.) and by approximation using the psychophysical Weber-Fechner equation of S-logZ on odour intensity results. Odour concentrations were about 60 ou/m3 for both methods. Values of the ratio cod,WF/codNR were in the range of (0.2-5), which satisfies the requirements of EN 13725.
Pierwsza strona wyników Pięć stron wyników wstecz Poprzednia strona wyników Strona / 1 Następna strona wyników Pięć stron wyników wprzód Ostatnia strona wyników
JavaScript jest wyłączony w Twojej przeglądarce internetowej. Włącz go, a następnie odśwież stronę, aby móc w pełni z niej korzystać.