基于电子鼻信号判别番茄苗机械损伤程度

• 作者: 王俊 王永维 程绍明 韦真博
• 来源期刊: 农业工程学报
• 学科: 工学
• 关键词: 植物 损伤检测 神经网络 电子鼻 番茄苗
• 年，卷（期）: 2012,（15）
• 页码范围: 102-106
• 分类号: TP242.64
• 字数: 4250字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1002-6819.2012.15.016

摘要

番茄苗产生的挥发物易受到病害、虫害、损伤等多种因素影响.该文利用电子鼻系统测试机械损伤番茄苗挥发性物质的变化,通过主成分分析、线性判别分析对4种不同处理机械损伤的番茄苗进行分析,结果表明主成分分析各处理样本间均有重叠,区分效果不理想,线性判别分析各处理样本基本可以分开;用逐步判别分析和 BP 神经网络对各处理样本进行判别,测试集的准确率分别达到84.4%和93.8%以上,神经网络模型的预测结果更好.该研究可为番茄苗机械损伤快速在线监测提供参考

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王俊	浙江大学生物系统工程与食品科学学院	222	4340	38.0	57.0
2	王永维	浙江大学生物系统工程与食品科学学院	44	691	15.0	24.0
3	程绍明	浙江大学生物系统工程与食品科学学院	31	311	11.0	16.0
4	韦真博	浙江大学生物系统工程与食品科学学院	12	93	5.0	9.0