作者：徐赛,陆华忠,周志艳,吕恩利,姜焰鸣,王亚娟 单位：中国农业机械学会;中国农业机械化科学研究院 出版：《农业机械学报》2015年第12期 页数：7页  （PDF与DOC格式可能不同） PDF编号：PDFNYJX2015120300 DOC编号：DOCNYJX2015120309 下载格式：PDF + Word/doc 文字可复制、可编辑
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    • 采用理化指标和电子鼻识别2种方法分别对6个成熟度(p1~p6)的果园荔枝进行识别。理化指标采样数据显示，荔枝果实直径、果核直径和果实净质量均随着果实的成熟而增大。p1—p4阶段，荔枝果皮绿色和黄色不断加深，亮度不断增大。p4—p6阶段，荔枝果皮亮度先增大后减小，颜色迅速变红，黄色成分先增加后减少。提取特征值后，采用主成分分析(PCA)、线性判别分析(LDA)、BP神经网络(BPNN)、简单相关分析(SCA)、典型相关分析(CCA)进行数据处理。理化指标识别法结合PCA和LDA对果园荔枝成熟度识别的正确率均为100%，能够较好地进行识别。但PCA识别结果中p1、p2和p3的距离较近，实际应用中易发生混淆。电子鼻识别法结合PCA和LDA分析均无法较好地对果园荔枝成熟度进行识别，电子鼻识别法结合BPNN对果园荔枝识别训练集的回判正确率为100%，测试集的识别正确率为92%，识别效果较好。SCA分析结果表明，在荔枝成熟过程中，除色差L*值外，其他各项理化指标均与电子鼻部分传感器的响应信号显著相关。CCA分析结果表明，电子鼻响应信号与理化指标整体相关性显著，电子鼻整.....。

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