[发明专利]基于SIMCA模型的香芋风味南瓜资源的识别方法

摘要

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。

主权项

1.一种基于SIMCA模型的香芋风味南瓜资源的识别方法，其特征在于，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：传感器筛选，去除噪声大，响应不稳定的传感器数据；对数据进行基线校正和去噪声；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：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；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；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；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；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。