基于介电特性及ANN的油桃糖度无损检测方法

• 作者: 商亮 谷静思 郭文川
• 来源期刊: 农业工程学报
• 学科: 农学
• 关键词: 无损检测 介电特性 模型 油桃 可溶性固形物含量 人工神经网络 支持向量机 极限学习机
• 年，卷（期）: 2013,（17）
• 页码范围: 257-264
• 页数: 8页
• 分类号: S183
• 字数: 4290字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1002-6819.2013.17.033

摘要

为了探索利用果品的介电特性无损预测内部品质的可能性，该文采用矢量网络分析仪测量了10 d贮藏期间，300个99-1油桃在20～4500 MHz频率下的相对介电常数和介电损耗因子，以糖度作为内部品质指标，基于x-y共生距离的样本划分法确定了含243个样本的校正集和57个样本的预测集；建立了预测油桃糖度的偏最小二乘、支持向量机及极限学习机模型，并综合比较了采用全频谱以及利用无信息变量消除法和连续投影算法分别提取的特征变量作为各模型输入变量时，对各模型拟合效果的影响。结果表明：连续投影算法结合极限学习机预测效果最好（预测相关系数为0.887，预测均方根误差为0.782）；与全频谱和无信息变量消除法相比，连续投影算法在简化模型及提高模型稳定性方面性能良好。该研究结果表明，基于油桃介电特性无损检测糖度是可行的，可为应用介电特性无损检测果品的内部品质指标提供了一种新方法。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	郭文川	西北农林科技大学机械与电子工程学院	94	1684	25.0	37.0
2	商亮	西北农林科技大学机械与电子工程学院	4	82	4.0	4.0
3	谷静思	西北农林科技大学食品科学与工程学院	4	91	4.0	4.0