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基于FT_NIR和電子鼻技術(shù)的蘋(píng)果霉心病無(wú)損檢測(cè)
閱讀：741發(fā)布時(shí)間：2021-12-06
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摘要：為研究傅里葉近紅外光譜技術(shù)（Fourier transform near infrared spectroscopy,，F(xiàn)T-NIRS）和電子鼻技術(shù)分別結(jié)合化學(xué)計(jì)量學(xué)的方法對(duì)蘋(píng)果霉心病的判別效果。以“紅富士”霉心病蘋(píng)果和健康蘋(píng)果為試材,，利用近紅外光譜技術(shù)基于主成分分析建立Fisher判別和多層感知器（multi-layer perceptron,，MLP）神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型；同時(shí)利用電子鼻技術(shù)分別結(jié)合Fisher判別,、MLP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和徑向基函數(shù)（radial basis function，RBF）神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)3種化學(xué)計(jì)量學(xué)的方法建立判別模型,。根據(jù)建模集和驗(yàn)證集的預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率綜合考慮,，基于主成分分析建立的MLP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型和電子鼻結(jié)合MLP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型對(duì)蘋(píng)果霉心病的判別效果較好，驗(yàn)證集中的正確判別率分別達(dá)到87.7%和86.2%,。說(shuō)明電子鼻和近紅外光譜技術(shù)均可以較好地判別蘋(píng)果霉心病,。
關(guān)鍵詞：蘋(píng)果;霉心病;近紅外光譜;電子鼻;化學(xué)計(jì)量學(xué);
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