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基于FT_NIR和電子鼻技術的蘋果霉心病無損檢測

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摘要:為研究傅里葉近紅外光譜技術(Fourier transform near infrared spectroscopy,FT-NIRS)和電子鼻技術分別結合化學計量學的方法對蘋果霉心病的判別效果。以“紅富士"霉心病蘋果和健康蘋果為試材,利用近紅外光譜技術基于主成分分析建立Fisher判別和多層感知器(multi-layer perceptron,MLP)神經網絡模型;同時利用電子鼻技術分別結合Fisher判別、MLP神經網絡和徑向基函數(radial basis function,RBF)神經網絡3種化學計量學的方法建立判別模型。根據建模集和驗證集的預測準確率綜合考慮,基于主成分分析建立的MLP神經網絡模型和電子鼻結合MLP神經網絡模型對蘋果霉心病的判別效果較好,驗證集中的正確判別率分別達到87.7%和86.2%。說明電子鼻和近紅外光譜技術均可以較好地判別蘋果霉心病。 


關鍵詞:蘋果;霉心病;近紅外光譜;電子鼻;化學計量學;

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