基于電子鼻技術(shù)檢測番茄種子發(fā)芽率和種苗病害的可行性研究.pdf

1、植物種子會產(chǎn)生揮發(fā)物，這種揮發(fā)物與種子活性相關(guān)。植物體在受到損傷和病蟲的危害后會產(chǎn)生特異性揮發(fā)物，使用電子鼻技術(shù)可以檢測這種揮發(fā)物的變化情況，進而對損傷情況、病害情況進行診斷。本研究采用電子鼻技術(shù)對不同發(fā)芽率的番茄種子、不同損傷處理和不同病害處理的番茄苗樣本進行了檢測，應(yīng)用數(shù)據(jù)特征選擇與提取、模式識別等方法對檢測的數(shù)據(jù)進行分析，研究不同發(fā)芽率的番茄種子、不同損傷番茄苗和不同病害番茄苗的揮發(fā)物與電子鼻響應(yīng)信號的關(guān)系，建立了各種模型，驗證了

2、使用電子鼻技術(shù)對不同發(fā)芽率的番茄種子、不同損傷番茄苗和不同病害番茄苗檢測的可行性。得到的主要結(jié)果如下：
　　 (1)番茄種子發(fā)芽率的檢測研究
　　 利用電子鼻系統(tǒng)對不同發(fā)芽率(發(fā)芽率分別為0％、50％、60％、70、80和90％)的番茄種子進行檢測，通過主成分分析、線性判別分析對六種不同發(fā)芽率的番茄種子進行研究，表明采用PCA分析、LDA分析可快速的區(qū)分出番茄種子發(fā)芽率為0％、70％、80％和90％的四種情況；當(dāng)番茄種子

3、發(fā)芽率為50％、60％和70％時，其圖形信息部分重疊，表明利用電子鼻較難將這三種情況區(qū)分開。采用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)時訓(xùn)練集和預(yù)測集準(zhǔn)確率分別為93.6％、65.2％；采用支持向量機時訓(xùn)練集和預(yù)測集準(zhǔn)確率分別為97.44％、74.73％。對比BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和支持向量機分析結(jié)果，支持向量機的預(yù)測結(jié)果要好一些。
　　 (2)番茄苗機械損傷的檢測研究
　　 番茄苗受到機械損傷會引起電子鼻傳感器信號的變化，說明番茄苗受到機械損傷后其釋放出

4、的揮發(fā)物發(fā)生了改變。利用電子鼻對不同處理(對照組、30針、60針和90針)的機械損傷番茄苗進行檢測，采用主成分分析、線性判別分析對四種不同處理機械損傷的番茄苗進行研究，結(jié)果表明主成分分析各處理樣本間均有重疊，區(qū)分效果不理想，線性判別分析各處理樣本基本可以分開，表明使用線性判別分析的效果比主成分分析效果要好。用逐步判別分析和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分析對四種不同處理樣本進行模式識別，結(jié)果表明，采用逐步判別分析和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分析時的測試集的準(zhǔn)確率分別為

5、84.4％和90％，BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型相對于逐步判別分析的預(yù)測結(jié)果更好。
　　 (3)番茄苗早疫病和灰霉病病害的檢測研究
　　 對35d苗齡的番茄苗進行早疫病、灰霉病病菌接種，按每株接種1葉片、2葉片、4葉片和對照四個處理進行，然后在高溫、高濕環(huán)境中培養(yǎng)，使病菌快速入侵葉片。將培養(yǎng)后的番茄苗利用電子鼻和頂空采樣裝置對感染病害的番茄苗進行了檢測。利用主成分分析方法可以觀察出番茄苗受害程度變化的規(guī)律，但是樣本之間有很多重疊現(xiàn)象

6、；線性判別分析法可以區(qū)分出受到病害與沒有受到病害的番茄苗樣本，不同受害程度的樣本只有個別重疊；表明使用線性判別分析的效果比主成分分析效果要好。將四組不同受害程度的番茄苗每組隨機抽取10個樣本作為訓(xùn)練集(共40個樣本)，用于對番茄苗病害程度的訓(xùn)練，剩余每組6個樣本(共24個樣本)作為預(yù)測集。使用逐步判別分析對番茄苗早疫病病害程度進行識別，番茄苗受到早疫病病害24h后的訓(xùn)練集交叉驗證的正確率為100％，預(yù)測的平均正確率為50％。番茄苗受到早

7、疫病病害48h后的訓(xùn)練集交叉驗證的正確率為97.5％，預(yù)測的平均正確率為66.7％。使用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分析對早疫病病害程度進行識別，番茄苗受到早疫病病害24h后的訓(xùn)練集交叉驗證的正確率為95％，預(yù)測的平均正確率為87.5％。番茄苗受到病害48h后的訓(xùn)練集交叉驗證的正確率為92.5％，預(yù)測的平均正確率為79.2％。使用逐步判別分析番茄苗灰霉病病害程度進行識別，番茄苗受到灰霉病病害24h后的訓(xùn)練集交叉驗證的正確率為97.5％，預(yù)測的平均正確率

8、為70.8％。番茄苗受到病害48h后的訓(xùn)練集交叉驗證的正確率為82.5％，預(yù)測的平均正確率為62.5％。使用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分析對灰霉病病病害程度進行識別，番茄苗受到灰霉病病害24h后的訓(xùn)練集交叉驗證的正確率為92.5％，預(yù)測的平均正確率為87.5％。番茄苗受到病害48h后的訓(xùn)練集交叉驗證的正確率為82.5％，預(yù)測的平均正確率為66.7％。
　　 (4)不同特征值對番茄苗病害識別效果的研究
　　 采用不同特征值(最大值、全段

9、數(shù)據(jù)平均值、相應(yīng)曲線的全段積分值和響應(yīng)曲線最大曲率)作為電子鼻對感染早疫病和灰霉病病害24h和48h的番茄苗樣本的響應(yīng)信號進行PCA和LDA分析，并采用遺傳神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進行識別分析。對比不同特征選擇方法的預(yù)測結(jié)果，全段數(shù)據(jù)平均值(Mean)和響應(yīng)曲線的全段積分值(IV)的訓(xùn)練集和預(yù)測集的正確率較好，其次為最大值(Max)方法，預(yù)測結(jié)果最差的是響應(yīng)曲線最大曲率(Kmax)方法。將不同病害、不同病害時間的番茄苗分別每組隨機抽取

10、10個樣本作為訓(xùn)練集(共40個樣本)，用于對番茄苗病害程度的訓(xùn)練，剩余每組6個樣本(共24個樣本)作為預(yù)測集。對比BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和GABP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)兩種模型結(jié)果，GABP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分析的決定系數(shù)均要高于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，說明經(jīng)過遺傳算法優(yōu)化后的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的預(yù)測結(jié)果要好于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。
　　 (5)不同種類損傷番茄苗的檢測研究
　　 通過電子鼻響應(yīng)信號的對比圖，機械損傷、早疫病病害、灰霉病病害和對照組四個不同處理的番茄苗樣本電

11、子鼻的響應(yīng)信號是不同的。采用主成分分析和線性判別分析法對各處理番茄苗樣本的電子鼻數(shù)據(jù)進行特征提取和降維分析，三維主成分圖和線性判別分析圖可以區(qū)分不同處理的番茄苗樣本。采用聚類分析方法得到與PCA相類似的結(jié)果，不同處理番茄苗樣本可以用聚類分析方法進行區(qū)分。選擇40個番茄苗樣本作為訓(xùn)練(每組10個樣本)，24個樣本作為測試組(每組6個樣本)。采用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和支持向量機模型對各番茄苗處理樣本進行預(yù)測，兩種模型都取得了較好的預(yù)測結(jié)果，預(yù)測平均