基于電子鼻技術(shù)的茶樹蟲害信息檢測.pdf

1、茶樹種植區(qū)域十分廣泛，在世界范圍內(nèi)可分為東亞、東南亞、南亞、西亞、歐洲、東非和南美等6個主要區(qū)域。中國是主要的產(chǎn)茶區(qū)，已有3000多年的種植歷史，因其優(yōu)良的口感和豐富的保健作用受到廣大消費者的青睞。據(jù)統(tǒng)計，中國的茶葉年消費量已高達66萬噸左右，人均飲茶0.45公斤/年。但是，因害蟲引起茶葉產(chǎn)量損失巨大，造成茶葉減產(chǎn)15％～20％，而局部茶區(qū)茶尺蠖暴發(fā)甚至可以致茶葉減產(chǎn)60％以上，由于害蟲易轉(zhuǎn)移且常常隱藏于葉片下方，現(xiàn)如今沒有行之有效的檢

2、測手段。因此，本文借助于電子鼻和氣質(zhì)聯(lián)用兩種儀器，研究了受不同類型害蟲危害的茶樹、使用電子鼻檢測茶樹的最佳時間點及茶樹受害時間、質(zhì)量損失量、受兩種害蟲危害的茶樹等內(nèi)容。本研究探索電子鼻傳感器響應(yīng)信號與揮發(fā)物成分之間的相似性，比較不同特征提取方法、降維方法的效果，并進行相應(yīng)的模式分類和參數(shù)預(yù)測。主要研究內(nèi)容和結(jié)論如下:
　　(1)采用基于二項式方程、高斯函數(shù)、指數(shù)函數(shù)和吸附動力學(xué)方程進行擬合的特征提取方法分別對3個電子鼻原始數(shù)據(jù)集進

3、行特征提取。以擬合圖的擬合情況和擬合均方根誤差作為擬合效果的評價指標(biāo)，結(jié)果表明使用吸附動力學(xué)方程進行擬合時獲得了最佳的效果。使用多層感知器神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對不同特征提取方法獲得的特征矩陣進行處理并比較，結(jié)果同樣表明，使用吸附動力學(xué)方程進行擬合獲得的特征矩陣具有最佳的分類效果。
　　(2)分別使用電子鼻和氣質(zhì)聯(lián)用技術(shù)對不同類型害蟲茶樹進行檢測。不同類型害蟲茶樹的揮發(fā)物之間存在明顯區(qū)別，說明了可以嘗試使用電子鼻檢測受不同類型害蟲危害的茶樹。不

4、同受害類型茶樹電子鼻響應(yīng)結(jié)果的顯著性分析同樣表明了不同組分之間的顯著性差異。使用主成分分析、局部保留投影、核主成分分析和局部線性嵌入分別對電子鼻數(shù)據(jù)進行降維并可視化分析，接著使用多層感知器神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、極限學(xué)習(xí)機和支持向量機分別對降維結(jié)果進行分類分析，并獲得最佳的降維和分類算法的組合。電子鼻是一種進行不同類型害蟲茶樹檢測的有效方法，基于局部保留投影和支持向量機的組合具有最佳的分類效果。
　　(3)在不同時間點下，分別使用電子鼻和氣質(zhì)聯(lián)

5、用技術(shù)對不同危害時間茶樹進行檢測。氣質(zhì)聯(lián)用結(jié)果表明，在不同的時間點下，受害茶樹揮發(fā)物之間存在區(qū)別，說明電子鼻檢測結(jié)果的不同，不同危害時間茶樹的揮發(fā)物之間亦存在區(qū)別，可以嘗試使用電子鼻預(yù)測受害時間。使用主成分分析和局部線性嵌入分別對不同檢測時間點下，不同危害時間茶樹的電子鼻檢測結(jié)果進行分析。結(jié)果均表明，在中午12點時進行檢測的電子鼻結(jié)果具有最佳的分類效果。使用極限學(xué)習(xí)機對中午12點時的電子鼻檢測結(jié)果進行分類和回歸分析，均取得了不錯的效果，

6、可以使用電子鼻預(yù)測危害時間。
　　(4)分別使用電子鼻和氣質(zhì)聯(lián)用技術(shù)檢測受不同數(shù)量害蟲危害的茶樹和受不同時間害蟲危害的茶樹，并測量危害前后茶樹的質(zhì)量損失量。氣質(zhì)聯(lián)用結(jié)果表明，不同數(shù)量害蟲茶樹和不同危害時間茶樹的揮發(fā)物之間均存在區(qū)別，可以嘗試使用電子鼻檢測。傳統(tǒng)上通常以害蟲數(shù)量和危害時間作為評價茶樹受害程度的指標(biāo)，本研究引入茶樹受害前后的質(zhì)量損失作為評價指標(biāo)。以電子鼻數(shù)據(jù)作為自變量，這三個指標(biāo)作為因變量，使用偏最小二乘法進行回歸分析