基于电子鼻技术的皇冠梨腐败等级分类研究

摘要：

提出一种基于电子鼻技术与模式识别方法相结合对石家庄皇冠梨品质检测的无损检测方法.采用PEN3电子鼻设备对无黑核梨与按腐败程度划分三个等级黑核梨样本进行采样,并使用图像采集系统对梨样本进行拍照留样记录.采用主成分分析(Principal Component Analysis,PCA)、线性判别分析(Linear Discriminant Analysis,LDA)降维方法与逻辑回归(Logistic Regression,LR)、支持向量机(Support Vector Machine,SVM)、梯度提升树(Gradient Boosting Decison Tree,GBDT)、XGBoost分类方法相结合对数据进行分析.其中PCA-LR、PCA-SVM、PCA-GBDT、PCA-XGBoost、LDA-LR、LDA-SVM、LDA-GBDT、LDA-XGBoost的模型在验证集上准确率分别达到了75.0％、79.4％、84.4％、91.9％、73.1％、82.5％、87.5％、95.6％,其中LDA-XGBoost的方法可以达到最佳的分类效果,准确率达到95.6％,实验表明该方法是一种快速、准确、非破坏性的无损检测方法,为皇冠梨品质检测提供新思路新方法.

关键词：皇冠梨、电子鼻、模式识别、无损检测、腐败等级分类

所属期刊栏目：41

分类号：TS255(食品工业)

在线出版日期：2020-06-11（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：246-250,258