基于介电特性的樱桃番茄糖度检测研究

摘要

本文主要研究将介电特性应用于樱桃番茄糖度检测.选取市场上普通的樱桃番茄作为研究对象,使用智能LCR测量仪在100Hz～200KHz频率范围内进行相对介电常数ε′、介质损耗因数ε″数据的采集,使用手持式简易糖度测量仪,从每个樱桃番茄分别从不同的部位取三次汁液进行糖度测量,记录结果后取其平均值作为样本糖度数据,数据处理后在Matlab2016a中进行建模.采用BP神经网络和支持向量机回归(SVR)两种算法,分别对相对介电常数ε′和介质损耗因数ε″进行建模.通过这四种模型对比得出的结果指出,基于介电损耗因数与糖度的BP神经网络模型具有良好的预测能力.其对应的预测集决定系数R2最好的预测效果值达到0.934.研究结果表明利用介电特性对樱桃番茄的糖度预测方案是可行的.