基于介电特性及ANN的油桃糖度无损检测方法.pdf

第29卷第17期农业工程学报Vol.29No.17
2013年9月TransactionsoftheChineseSocietyofAgriculturalEngineeringSep.2013257

·农产品加工工程·
基于介电特性及ANN的油桃糖度无损检测方法

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商亮，谷静思，郭文川
（1.西北农林科技大学机械与电子工程学院，杨凌712100；2.西北农林科技大学食品科学与工程学院，杨凌712100）

摘要：为了探索利用果品的介电特性无损预测内部品质的可能性，该文采用矢量网络分析仪测量了10d贮藏期
间，300个99-1油桃在20～4500MHz频率下的相对介电常数和介电损耗因子，以糖度作为内部品质指标，基于
x-y共生距离的样本划分法确定了含243个样本的校正集和57个样本的预测集；建立了预测油桃糖度的偏最小二
乘、支持向量机及极限学习机模型，并综合比较了采用全频谱以及利用无信息变量消除法和连续投影算法分别提
取的特征变量作为各模型输入变量时，对各模型拟合效果的影响。结果表明：连续投影算法结合极限学习机预测
效果最好（预测相关系数为0.887，预测均方根误差为0.782）；与全频谱和无信息变量消除法相比，连续投影算法
在简化模型及提高模型稳定性方面性能良好。该研究结果表明，基于油桃介电特性无损检测糖度是可行的，可为
应用介电特性无损检测果品的内部品质指标提供了一种新方法。
关键词：无损检测，介电特性，模型，油桃，可溶性固形物含量，人工神经网络，支持向量机，极限学习机
doi：10.3969/j.issn.1002-6819.2013.17.033
中图分类号：S183文献标志码：A文章编号：1002-6819(2013)-17-0257-08

商亮，谷静思，郭文川.基于介电特性及ANN的油桃糖度无损检测方法[J].农业工程学报，2013，29(17)：257
－264.
ShangLiang,GuJingsi,GuoWenchuan.Non-destructivelydetectingsugarcontentofnectarinesbasedondielectric
propertiesandANN[J].TransactionsoftheChineseSocietyofAgriculturalEngineering(TransactionsoftheCSAE),2013,
29(17):257－264.(inChinesewithEnglishabstract)

电学参数与质地的变化规律，并发现在0.1kHz下
0引言
电参数与其内部品质具有较强相关性[6]；Soltani等
糖度是衡量水果品质的主要指标。糖度的主要通过香蕉的介电参数评估成熟度，发现在100kHz
成分是可溶性固形物含量（solublesolidscontent,下成熟度与介电参数有很好的相关性（决定系数为
SSC），因此常用可溶性固形物含量评价糖度。通0.94）[7]；Nelson等对西瓜[8]、蜜瓜[9]的内部品质与
常用阿贝折射仪、折光仪或数字式折射仪测量果品介电参数的关系进行了研究，并发现密瓜果肉和果
果汁的可溶性固形物含量。这种方法虽然准确，但汁的ε'/SSC与ε"/SSC（ε'和ε"分别表示相对介电常
因破坏样品，只适合于抽样检验，无法用于在线检数和介电损耗因子）具有很好的线性关系，但在西
测每个样品的糖度。因此，寻找无损检测果品糖度瓜中并没有发现该规律；郭文川等在对桃[10]和苹
的方法一直是国内外工作者的研究内容。果[11]的介电参数与可溶性固形物含量关系的研究
介电特性是指物质在外加电场中表现出的电中也没有发现此规律。因此，寻找表达介电特性与
学性质，是电介质的固有性质[1-2]，是物质内部组织内部品质关系的模型就成为果品品质无损检测研
结构和组成成分的宏观表现。果品是一种电介质，究领域的难题。
在基于介电特性检测其内部品质方面已经取得了随着人工神经网络技术(artificialneuralnetwork，
一定的研究进展[3-5]。刘亚平等研究了葡萄冷藏期间ANN)的发展，误差反向传播网络、径向基网络、支持
向量机网络、极限学习机等机器学习模型以其学习能
收稿日期：2013-03-30修订日期：2013-08-04
力强，预测精度高，建模效果稳定等优点已被广泛应
基金项目：国家自然科学基金项目（31171720）；中央高校基本科研业
[12-14]
务费专项资金项目（ZD2012017）用于近红外光谱数据的分析中。为了探索机器学
作者简介：商亮（1989－），男，辽宁铁岭人，主要从事于农产品品习模型在基于果品的介电频谱无损检测果品糖度
质无损检测技术研究。杨凌西北农林科技大学机械与电子工程学院，方面的可行性，本文以