[发明专利]定性无损快速检测花生新鲜度方法

权利要求书

1. 一种定性无损快速检测花生新鲜度的方法，其特征在于它的步骤如下：

1）选择单个大小、重量接近的新鲜花生和陈年花生作为样本，用洁净水洗净花生表面杂质，擦干后挑选外壳完好的新鲜花生和陈年花生分别放于不同密闭容器中，再用电子鼻对密闭容器中的顶空气体进行检测；

2）电子鼻的多个传感器在间隔一定时间的响应值组成数据矩阵，选择数据矩阵中的响应值的最大值作为原始数据，将新鲜花生响应值的原始数据定义为新鲜花生模块，陈年花生响应值的原始数据定义为陈年花生模块，待测花生响应值的原始数据定义为待测花生模块，用数据处理软件对新鲜花生模块、陈年花生模块和待测花生模块进行分析后，获得待测花生的新鲜度。

2. 根据权利要求1所述的定性无损快速检测花生新鲜度的方法，其特征在于所述的步骤1）为：将20-30g洗净完好的新鲜花生和一年陈花生分别放于200ml烧杯中，用封口膜在常温下密封，密封静置30-45分钟，抽取顶空气体，电子鼻检测时间为150-180秒。

3. 根据权利要求1所述的定性无损快速检测花生新鲜度的方法，其特征在于所述的步骤2）为：选择数据矩阵中的响应值的最大值作为原始数据时，因为每根传感器响应值达到最大值时的时间不相同，检测所得的原始数据分别用K最邻近算法分析、Fisher判别分析和Bayes判别分析进行分析，再用Wilks’lambda选择法对原始数据进行优化剔除数据矩阵中区分度不显著的传感器的响应值，进一步进行K最邻近算法分析、Fisher判别分析和Bayes判别分析，最后结合Wilks’lambda选择法对原始数据进行优化前和后的共六种分析结果对待测花生模块中的各待测花生新鲜度进行判定；Wilks’lambda选择法通过统计量Wilks λ最小值来选择变量；K最邻近算法依据最邻近的一个或几个样品类别来决定待测样品所属的类别，若一个样品在特征空间中的K个最相似的样品中的大多数属于某一个类别，则该样品也属于这个类别，选用欧氏距离法计算实例间的距离；Fisher判别分析依据样品到每一类总体重心的距离来决定待测样品所属的类别，若一个样品在特征空间中到某一类总体重心的距离最短，则该样品属于这一类；Bayes判别分析依据样品划分到每一类的概率来决定待测样品所属的类别，若一个样品划分到某一类的概率最大，则该样品属于这一类；若上述六种分析结果中有五种分析法将待测花生判定为新鲜花生，则判定待测花生为新鲜花生；若分析结果中有五种分析法将待测花生判定为陈年花生，则判定待测花生为陈年花生，否则判定待测花生的新鲜程度在陈年花生与新鲜花生之间。