【摘 要】
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目的:解决水果腐败多气体动态监测和早期预警的难点。方法:设计了气体传感器模块、数据采集模块等模块,开发了检测软件,集成研制了基于气体传感器阵列检测系统。以苹果为验证对象,探析了苹果腐败前气体传感器的响应差异及变化规律。结果:建立了线性判别分析、K-最近邻和反向传播人工神经网络(BP-ANN)3种苹果腐败前天数的判别模型,其中BP-ANN识别率达99%;通过联合区间、遗传算法、模拟退火、蚁群算法和竞争自适应重加权抽样法(CARS)5种变量筛选方法结合偏最小二乘法(PLS)筛选特征变量,建立了腐败前天数定量预
【机 构】
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江苏大学食品与生物工程学院,中华全国供销合作总社济南果品研究院
【基金项目】
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国家重点研发计划项目(编号:2017YFC1600802),国家自然科学基金项目(编号:31972151),江苏省重点研发计划项目(编号:BE2019359),江苏大学第19批大学生科研课题立项资助项目(编号:19A394),济南市“高校20条”资助项目(编号:2020GXRC028)。
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目的:解决水果腐败多气体动态监测和早期预警的难点。方法:设计了气体传感器模块、数据采集模块等模块,开发了检测软件,集成研制了基于气体传感器阵列检测系统。以苹果为验证对象,探析了苹果腐败前气体传感器的响应差异及变化规律。结果:建立了线性判别分析、K-最近邻和反向传播人工神经网络(BP-ANN)3种苹果腐败前天数的判别模型,其中BP-ANN识别率达99%;通过联合区间、遗传算法、模拟退火、蚁群算法和竞争自适应重加权抽样法(CARS)5种变量筛选方法结合偏最小二乘法(PLS)筛选特征变量,建立了腐败前天数定量预
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