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基于电子鼻表征霉心病苹果特征气味及无损检测模型建立

文献类型： 中文期刊

作者： 张建超 1 ; 张鹏 2 ; 薛友林 1 ; 贾晓昱 2 ; 李江阔 2 ;

作者机构： 1.辽宁大学轻型产业学院

2.天津市农业科学院农产品保鲜与加工技术研究所

关键词： 霉心病苹果;无损检测模型;电子鼻技术;化学计量学方法

期刊名称： 食品与发酵工业

ISSN： 0253-990X

年卷期： 2022 年 48 卷 002 期

页码： 267-273

收录情况： 北大核心 ; CSCD

摘要： 为探究电子鼻检测技术对霉心病苹果的判别效果,以富士健康苹果和霉心病苹果为试材,基于SIMCA软件对采集的不同病变程度霉心病苹果的电子鼻信息进行表征,基于SPSS 23.0软件建立霉心病苹果Fisher函数、多层感知器神经网络(muhilayer perceptron neural network,MLPNN)和径向基函数神经网络(radial basis function neural network,RBFNN)判别模型.结果表明,健康果的特征传感器有W5C、W1C和W3C,重度果的特征传感器有W1S、W2S、W1W和W5S;MLPNN模型的判别效果最好,其对训练集和验证集的总体预测判别率分别为88.61%和88.46%;RBFNN模型的判别效果次之,其对训练集和测试集的总体预测判别率分别为93.50%和80.95%;Fisher判别函数判别效果最差,其对训练集和验证集的总体预测判别率分别为91.50%和79.27%.另外,3种判别模型对健康果和重度果都有很好的判别效果,对健康果和轻度果的判别效果不理想,需要在今后的研究中进一步优化.

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