[发明专利]一种货架期苹果品质动态预测系统及预测方法

权利要求书

1.一种货架期苹果品质动态预测方法，其特征在于，所述架期苹果品质动态预测方法包括：

步骤一，建立单指标的阈值苹果品质模型，对多元大样本数据进行分类；

步骤二，建立基于多元线性回归方法的苹果内部糖度值，酸度值、硬度值品质建模方法；

步骤三，建立基于RBF神经网络的不同分类下的内部品质的货架期苹果品质时序预测模型；

步骤四，根据货架期苹果品质时序预测模型构建基于苹果内部品质、检测时间t和扫描时间t+k的小样本模型预测大样本差值时序品质模型；

步骤五，根据苹果的糖度、酸度、硬度值建立口感评价模型；以及根据APP扫描查询当日品质信息，消费者食用苹果后在APP上提供使用该苹果后的反馈意见，修正口感模型；

步骤一中，判别方法包括：

糖度S分类S8；8≤S11；11≤S14；14≤S17；S≥17；

酸度A分类A0.1；0.1≤A0.3；0.3≤A0.5；0.5≤A0.7；S≥0.7；

硬度F分类F7；7≤F11；11≤F15；15≤F19；S≥19；

其中，糖度单位为，°Brix；酸度单位为，mg/g；硬度单位为，N/cm²；

步骤二中，判别模型为：

Y_SSC＝13.793-0.01719V₄₂₀-0.03557V₄₈₀-0.00028V₅₅₀-0.00048V₅₈₀-0.00032V₆₄₀-0.00691V₆₉₀-0.00147V₇₀₀-0.00225V₉₄₀-0.00655V₉₈₀-0.01053V₁₀₄₅；

Y_acid＝0.10805-0.00811V₄₂₀+0.06370V₄₈₀+0.00099V₅₅₀+0.00015V₅₉₀-0.00007V₆₆₀+0.00017V₆₉₀-0.00008V₇₀₀+0.00019V₉₄₀-0.00017V₉₈₀+0.00006V₁₀₄₅；

Y_firmness＝11.54901-0.01976V₄₂₀+0.21150V₄₈₀-0.00344V₅₅₀+0.00039V₅₉₀+0.00050V₆₆₀；-0.00494V₆₉₀-0.00426V₇₀₀+0.00434V₉₄₀+0.00618V₉₈₀-0.00189V₁₀₄₅

其中，Y_SSC为糖度值，单位为，°Brix、Y_acid酸度值，单位为mg/g、Y_acid硬度值，单位为N/cm²；V₄₂₀、V₄₈₀、V₅₅₀、V₅₈₀、V₆₄₀、V₆₉₀、V₇₀₀、V₉₄₀、V₉₈₀、V₁₀₄₅依次为波段420nm、480nm、550nm、590nm、660nm、690nm、700nm、940nm、980nm、1045nm灯珠的光强值对应的电压值。