香梨成熟度预测模型建立方法

摘要

本发明公开了一种香梨成熟度预测模型建立方法，包括如下步骤：设定n个测试日期，任取一箱香梨中的p个作为香梨样品；在n个测试日期分别对每个样品进行检测，检测每个样品若干个方向的外表面的漫反射光，光谱仪绘制出每个样品的每个方向的漫反射光谱曲线，计算机对每个方向的漫反射光谱曲线均提取若干个特征值，计算机将各个方向的漫反射光谱曲线的特征值组合成特征值信号，输入互相关系数公式中计算互相关系数，将样品1至样品p从t₁至t_n的互相关系数曲线定义为香梨成熟度预测模型。本发明具有实现香梨的成熟度区分，检测速度快，检测准确性高，检测重复性好，检测成本低的特点。

主权项

一种香梨成熟度预测模型建立方法，其特征是，所述预测模型建立方法适用于一种检测装置，所述检测装置包括光谱仪(1)、光纤探头(2)、卤素灯(3)和样品池；所述样品池包括不透光壳体、壳体上设有池门，样品池内设有样品固定架，样品固定架上设有若干个用于固定光纤探头的固定座；各个固定座分别位于面向被测样品外表面的不同位置的样品固定架上；光纤探头包括光发射器(4)和光接收器(5)，光接收器通过光纤与光谱仪相连接，光发射器通过光纤(6)与卤素灯相连接，光谱仪与计算机(7)电连接；所述检测方法包括如下步骤：(1‑1)固定座为m个，分别为第一固定座，第二固定座，…，第m固定座；在计算机里设定n个测试日期，分别为t₁，t₂，t₃，…，t_n；t₁至t_n的数值依次增大；任取一箱香梨中的p个作为香梨样品；样品序号k的初始值1；(1‑2)在测试日期t₁，光线探头依次装在各个固定座上，检测装置从各个方向依次对样品k的外表面进行检测，光谱仪绘制出样品k每个方向的漫反射光谱曲线，计算机对每个方向的漫反射光谱曲线均提取若干个特征值，将各个特征值存储于计算机中；(1‑3)计算机将各个方向的漫反射光谱曲线的特征值组合成特征值信号x(t)＝(x₁，x₂，x₃，…，x_m)，将x(t)＝(x₁，x₂，x₃，…，x_m)输入由多个分立阈值单元叠加构成的网络体系的互相关系数公式$y_i=\left\{\begin{array}{c}1,x_i\left(t\right)+{\eta }_i\left(t\right)>{\theta }_i\\ 0,x_i\left(t\right)+{\eta }_i\left(t\right)\le {\theta }_i\end{array}\right.$中，计算互相关系数，其中：η_i(t)和θ_i分别为第i个单元上的噪声和对应单元的阈值；计算机绘制出测试日期t₁的样品k的互相关系数曲线，将互相关系数曲线存储在计算机中，使测试日期序号j＝2；(1‑4)在测试日期t_j，光纤探头依次装在各个固定座上，检测装置从各个方向依次对样品k的外表面进行检测，光谱仪绘制出样品k每个方向的漫反射光谱曲线，计算机对每个方向的漫反射光谱曲线均提取若干个特征值，将各个特征值存储于计算机中；(1‑5)计算机将各个方向的漫反射光谱曲线的特征值组合成特征值信号x(t)＝(x₁，x₂，x₃，…，x_m)，将x(t)＝(x₁，x₂，x₃，…，x_m)输入由多个分立阈值单元叠加构成的网络体系的互相关系数公式$y_i=\left\{\begin{array}{c}1,x_i\left(t\right)+{\eta }_i\left(t\right)>{\theta }_i\\ 0,x_i\left(t\right)+{\eta }_i\left(t\right)\le {\theta }_i\end{array}\right.$中，计算互相关系数，其中：η_i(t)和θ_i分别为第i个单元上的噪声和对应单元的阈值；计算机绘制出测试日期t_j的样品k的互相关系数曲线，将互相关系数曲线存储在计算机中，(1‑6)当j＜n，使j值增加1，重复(1‑4)至(1‑5)的测试过程，得到样品k的各个测试日期的互相关系数曲线；(1‑7)当k＜p，使k值增加1，重复步骤(1‑2)至(1‑6)的测试过程；得到样品1至样品p从t₁至t_n的互相关系数曲线，将样品1至样品p从t₁至t_n的互相关系数曲线定义为香梨成熟度预测模型。