本发明公开了一种基于电子鼻的茶树机械损伤程度的预测方法。挑选无损伤的茶树作为检测对象，对其进行不同程度的机械损伤后，放入电子鼻样品顶空装置中静置一段时间后使用电子鼻检测，另外使用无损伤的茶树作为对照组，根据逐步判别分析对电子鼻传感器阵列进行优化，使用稳定值法、小波分析法和二次项拟合法分别对优选出来得到传感器响应信号进行特征提取，并以两种不同的模式识别算法选出最优特征提取方法，最后采用偏最小二乘回归算法建立该特征值与茶树机械损伤程度之间的定量预测模型。本发明提供了一种快速预测茶树机械损伤程度的鉴别方法，对茶树样本无损害，操作简单，并具有良好的预测效果，具有较高的推广利用价值。
声明：
“基于电子鼻的茶树机械损伤程度的预测方法” 该技术专利(论文)所有权利归属于技术(论文)所有人。仅供学习研究，如用于商业用途，请联系该技术所有人。
我是此专利(论文)的发明人(作者)
799
编辑：管理员
来源：北方有色网
咨询细节
