[发明专利]基于SIMCA模型的香芋风味南瓜资源的识别方法

说明书

本发明公开了一种基于SIMCA的香芋风味南瓜资源的识别方法，该方法包括如下步骤：制备香芋风味的南瓜样品及非香芋风味的南瓜样品；通过电子鼻系统分别获取香芋风味的南瓜样品及非香芋风味的南瓜样品的初始气味数据；该初始气味数据至少包括香芋风味的训练数据；进行数据预处理，在香芋风味的南瓜样品的初始气味数据中，获取各传感器对应的最大响应值数据，数据重新排列成二维数据的形式；根据香芋风味的训练数据构建SIMCA识别模型，通过电子鼻系统分别获取待测样品的识别气味数据，并将该识别气味数据输入识别模型进行识别并输出识别结果。本发明基于SIMCA模型，并采用电子鼻系统的采集样品，提高香芋风味南瓜资源识别的效率和准确性。

技术领域

本发明涉及生物资源识别领域，具体涉及基于SIMCA模型的香芋风味南瓜资源的识别方法。

背景技术

南瓜是葫芦科植物中一种重要的园艺作物，其中香芋风味南瓜因其具备浓郁香味的特点，是市场上深受消费者青睐的小果型南瓜品种之一，销售价格较高，具有较好的经济效益。

香芋南瓜的香味是其品质构成的重要指标，在香芋南瓜品种选育过程中，十分关键的问题是对芋香味性状的准确鉴定，目前，育种家常采用感官鉴定的方法，主要依靠主观嗅觉来进行香味性状的判断，但是此方法具有一定的局限性，缺乏客观判断的标准，检测人的嗅觉阈值差异不同，感官差异较大，鉴定结果准确定和可靠性难以保证，会对香芋风味南瓜资源材料的鉴定、筛选产生主观影响，而不能对香芋南瓜的筛选做出一种数据化的、客观的评价。因此有必要建立一种对香芋风味南瓜资源材料的整体香味性状判别的方法，准确、高效的进行香芋风味南瓜资源的筛选。

发明内容

本发明的目的在于提供一种基于SIMCA模型的香芋风味南瓜资源的识别方法，本发明提高香芋风味南瓜资源识别的效率和准确性。

其技术方案如下：

一种基于SIMCA模型的香芋风味南瓜资源的识别方法，该方法包括如下步骤：

S1.制备香芋风味的南瓜样品及非香芋风味的南瓜样品；

S2.通过电子鼻系统分别采集香芋风味的南瓜样品及非香芋风味的南瓜样品的初始电子鼻响应数据；

S3.对样品的初始电子鼻响应数据进行数据预处理，包括：

S31.传感器筛选，去除噪声大，响应不稳定的传感器数据；

S32.对数据进行基线校正和去噪声；

S33.每个样品数据经上述处理后，取其各传感器对应的最大值，作为样品集数据；

S4.根据香芋风味南瓜样品的训练数据构建识别模型，包括：

S41.从经数据预处理后的数据中选取部分香芋风味的南瓜样品的数据作为建模的训练集；

S42.设置不同的组分数用所述训练集数据构建SIMCA模型，根据模型的残差选取最优组分数；

S43.在最优组分数设置下用训练集数据建立SIMCA模型，作为香芋风味南瓜资源的识别模型；

S5.用香芋风味南瓜样品和非香芋风味的南瓜样品数据验证识别模型，包括：从经数据预处理后的数据中选取部分香芋风味的南瓜和非香芋风味的南瓜样品的数据作为验证集；

S51.用S4.建立的香芋风味南瓜资源的识别模型将识别验证集数据，根据识别的结果判断模型的有效性；

S52.当验证集数据识别正确率大于阈值时，认为模型有效，否则重新构建样品集数据，重复步骤S4.和S5直至得到有效的香芋风味南瓜资源的识别模型；

S6.通过电子鼻系统分别获取待测样品的初始电子鼻响应数据，并进行数据预处理，处理后的数据输入识别模型进行识别。