基于电子鼻的大米受曲霉属真菌侵染程度的预测方法

摘要

本发明公开了一种基于电子鼻的大米受曲霉属真菌侵染程度的预测方法。将大米经过紫外灭菌后，接种曲霉属真菌。使用电子鼻对不同贮藏时间的大米接种后的样品进行顶空气体检测；采用平板计数法检测大米样品上的菌落数；根据主成分分析对电子鼻传感器阵列进行优化，使用稳定值法对优选后的传感器响应信号进行特征提取。最后采用改进的基于遗传算法优化的支持向量机(GA‑SVM)算法建立基于电子鼻信号特征值和菌落数的预测模型，选择其中相关系数大而均方根误差小的回归模型作为最终的菌落数预测模型，从而获得预测的菌落数。本发明提供了一种快速预测大米受曲霉属真菌侵染程度的方法，对大米样本无损害，操作简单，并具有良好的预测效果，具有较高的实际应用价值。