[发明专利]一种无损快速鉴别真假阿克苏红富士苹果的方法

权利要求书

1.一种无损快速鉴别真假阿克苏红富士苹果的方法，其特征在于：包括如下步骤：

步骤1：样品收集：收集品种A、品种B和品种C，其中品种C为正宗新疆阿克苏红富士；校验集合和验证集合的比例为2:1；每个品种选取N个，N为大于等于40的自然数，品种A、品种B和品种C总共选取3N个，品种A、B、C内的每个品大小均匀，无明显损伤，清洗干净并擦干，放置在待测的实验室环境中平衡24h；

步骤2：光谱采集：采用傅里叶变换近红外光谱仪，漫反射采集附件为积分球；光谱采集过程中，光谱仪开机预热15min，扣除背景后，在近红外波段4000-12000cm^-1逐个采集样品光谱；

步骤3：K-S方法划分样品集：采用Kennard-Stone方法对样品集进行划分，从品种A、品种B和品种C，每个品种中选择具有代表性的2/3N个样品，三个品种总计2N个样品光谱进行建模，剩余N个样品作为验证集，用于分类模型验证；

步骤4：偏最小二乘判别分析模型PLS-DA的建立与验证。

2.根据权利要求1所述的一种无损快速鉴别真假阿克苏红富士苹果的方法，其特征在于：所述步骤2中,从苹果的赤道部位等距依次采集3次漫反射光谱，取平均值，采集间隔为2cm^-1，扫描次数为64次，光谱分辨率8cm^-1。

3.根据权利要求1所述的一种无损快速鉴别真假阿克苏红富士苹果的方法，其特征在于：所述步骤4中，采用课题组编写的偏最小二乘算法Matlab代码，来建立真假阿克苏苹果的判别模型。

4.根据权利要求1或3所述的一种无损快速鉴别真假阿克苏红富士苹果的方法，其特征在于：所述步骤4中，PLS-DA模型建立方法：基于PLS回归方法，利用校正集样品的自变量矩阵X和分类变量Y建立回归模型，根据待分类样本的PLS预测值判断样本所属类别。

5.根据权利要求1或3所述的一种无损快速鉴别真假阿克苏红富士苹果的方法，其特征在于：所述步骤4中，PLS-DA模型判别过程包括：4.1建立校正集样品的分类变量；4.2分类变量与光谱数据的PLS分析，建立分类变量与光谱数据间的PLS模型；4.3根据校正集建立的分类变量和光谱特征的PLS模型，计算预测集的分类变量值y_pretict，具体判别标准为：为将品种A、品种B和品种C分类变量分别赋值为-1，0，1；①当-1.5＜y_pretict＜-0.5，判定样品属于第一类，品种A；②-0.5＜y_pretict＜0.5，判定样品属于第二类，品种B；③0.5＜y_pretict＜1.5，判定样品属于第三类，品种C。