基于电子鼻传感器阵列优化的甜玉米种子活力检测 - 张婷婷 孙群 杨磊 杨丽明 王建华 (农业工程学报, 2017)
针对甜玉米种子活力传统检测方法操作繁琐、重复性差等不足,该研究利用电子鼻技术建立甜玉米种子活力快速检测方法.利用电子鼻获取不同活力甜玉米种子的气味信息,再结合主成分分析（PCA,principal component analysis）、线性判别分析（LDA,linear discriminant analysis）、载荷分析（loadings）和支持向量机（SVM,support vector machine）对气味信息进行提取分析,建立甜玉米种子活力的定性定量分析模型.结果显示：PCA和LDA分析均无法区分不同活力的甜玉米种子,而SVM的鉴别效果较好.全传感器阵列数据集SVM分类判别模型训练集和预测集正确率分别为97.10%和96.67%,建模时间为30.75 s,回归预测模型训练集和预测集决定系数R2分别为0.993和0.913,均方差误差分别为2.23%和8.50%.经Loadings分析将10个传感器阵列优化为6个.优化后传感器阵列数据集SVM分类判别模型训练集和预测集正确率分别为98.55%和96.67%,建模时间为21.81 s,回归预测模型训练集和预测集决定系数R2分别为0.982和0.984,均方差误差分别为3.80%和3.01%.结果表明：基于SVM的电子鼻技术可以实现对不同活力甜玉米种子的高效判别和预测,将传感器阵列优化为6个,判别和预测效果均有所提升.该研究为电子鼻技术应用于甜玉米种子活力检测提供理论依据.