基于电子鼻的番茄种子发芽率检测

摘要：

防止种子掺假、以次充好,为快速无损检测高发芽率的种子,该文将不发芽的浙杂809番茄种子以不同比例掺入到发芽率为92.6％的番茄种子中,得到种子的发芽率分别为90％,80％,70％,60％,50％和0等6种比例,并利用电子鼻对其进行分析.结果表明:利用电子鼻可以很好的区分出番茄种子发芽率为90％、80％、50％～70％、和不发芽的4种情况；当种子发芽率为70％、60％、50％时,其图形信息部分重叠,利用电子鼻较难区分开.在主成分分析和线性判别分析的基础上,利用BP神经网络和支持向量机对上述情况进行分类识别,结果表明:两种识别模式的训练集的正确率分别为93.6％和97.4％,预测集的正确率分别为65.2％和72.7％,相对于BP神经网络模式识别,支持向量机预测系统的误差较小,具有很好的预测性能.

关键词：神经网络、无损检测、主成分分析、番茄种子、电子鼻、支持向量机

所属期刊栏目：27

分类号：S603.8;TP212.3(一般性问题)

资助基金：国家自然科学基金项目30071246;浙江省自然科学基金项目Z5100155

在线出版日期：2012-07-06（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：132-135