柑橘果实综合品质评价模型的筛选及适种区域评价方法技术

本发明专利技术公开了柑橘果实品质评价模型的筛选及适种区域评价方法，包括：S1、采集各果园中若干果实进行果实外观品质、内在品质和感官品质的评测，得到各果园果实外观品质、内在品质指标测评数据和感官品质指数；S2、筛选果实品质核心指标；S3、根据S2中筛选得到的核心指标建立若干品质评价模型；S4、利用S3中不同评价模型分别计算出各果园的评价指数，并和步骤S1中感官品质指数作回归分析，选择出合适的果实品质评价模型。还涉及一种评价方法，采用了层次分析法建立模型，并结合客观数据以实现客观最优评价。本发明专利技术通过建立果实品质各种评价模型，筛选出与感官品质指数拟合度最佳的评价模型，简化了品质评价工作，使得评价结果更加客观、科学、合理。合理。合理。

【技术实现步骤摘要】
柑橘果实综合品质评价模型的筛选及适种区域评价方法


[0001]本专利技术属于柑橘品质评价
，特别涉及一种柑橘果实综合品质评价模型的筛选及 适种区域评价方法。

技术介绍

[0002]2008年，农业部修编发布《柑橘优势区域布局规划(2008
‑
2015年)》，对区域柑橘布局、 主栽品种、市场定位和产品结构等做出调整和规划，确定长江中上游、赣南
‑
湘南
‑
桂北、浙
‑ꢀ
闽
‑
粤、鄂西
‑
湘西四条柑橘优势带，以及南丰蜜橘、岭南晚熟宽皮柑橘、云南特早熟柑橘基 地、丹江口区柑橘北缘基地、云南和四川柠檬基地等一批特色柑橘基地。然而，由于栽培管 理和立地条件不同，同一个品种在不同优势带的果实品质参差不齐。根据柑橘品种生长发育 特性实现适地省力化优质高效栽培，对现阶段柑橘产业健康可持续发展具有重要的意义。同 时，柑橘果实品质各因子间相互影响，共同决定了果实的外观内质，而果实品质综合评价是 实现“适地适栽”的重要环节。因此，通过不同生态环境柑橘产区的气象及果品数据，建立 果实品质综合评价模型，找出不同等级柑橘产区对应的生态环境特征，有利于实现“适地适 栽”和提高柑橘产业经济效益和生态效益。
[0003]近年来，李勋兰和曲学燕利用因子分析法对重庆江津、陕西汉中的多个柑橘品种的果实 品质进行综合评价；唐帅等对湖南省各产区30个冰糖橙品系建立果实品质综合评价量化模型 实现对进行品质排名；2005年，鲍江峰对全国区域内纽荷尔脐橙做了相关研究，但未与消费 者满意度进行关联性研究。前人通过主成分分析法对不同主成分因子的贡献排名，运用主成 分权重法、层次分析法及模糊综合评价等单一或者组合方法实现部分区域柑橘果实品质综合 评价。例如，层次分析方法的因子权重采用人为赋值实现，存在主观意愿，无法满足充分利 用数据自动模型完成大数据时代数学建模的任务；其他评价方法也仅直接被适用，未考虑各 种因素的制约。因此，迫切需要一种构建柑橘品种评价模型的筛选及评价方法，对实现柑橘 品种的“适地适栽”具有重要的指导意义。

技术实现思路

[0004]本专利技术要解决的技术问题是针对现有技术中存在的不足，提供一种柑橘果实综合品质评 价模型的筛选及适种区域评价方法，以解决现有柑橘品质评价模型使用随意性大，不能科学 有效评价柑橘果实品质以解决“适地适栽”等问题。
[0005]为达到上述目的，本专利技术的技术方案如下：
[0006]柑橘果实综合品质评价模型筛选方法，包括如下步骤：
[0007]S1、采集数据：选择若干果园，采集每个果园若干果实并针对每个果园进行果实外观品 质、内在品质和感官品质的评测，得到各果园果实外观品质、内在品质指标测评数据以及感 官品质指数；
[0008]S2、筛选果实品质核心指标：利用相关性分析结合主成分分析或/和聚类分析筛选果实外 观品质和内在品质的核心指标；
[0009]S3、根据步骤S2中筛选得到的核心指标建立若干果实品质评价模型；
[0010]S4、确定果实品质评价模型：利用步骤S3中不同评价模型分别计算出各果园的评价指数， 并和步骤S1中感官品质指数作回归分析，选择出合适的果实品质评价模型。
[0011]进一步，步骤S2中利用相关性分析结合主成分分析或/和聚类分析筛选出果实品质的核 心指标后，为消除量纲和数量级对柑橘果实品质评价的影响，根据公式(1)、(2)将果实品 质核心指标数据进行标准化处理，然后利用相关性分析结合主成分分析或/和聚类分析筛选果 实品质的核心指标；
[0012][0013][0014]X1为各指标的初始化值，X1≥0；X为各指标实测值，X0为理想指标值，X2为各指标标准 化后结果，X
1max
为各指标初始化值的最大值。
[0015]优选的，步骤S3中果实品质模型的建立包括主成分权重法、层次分析法和模糊综合评价 法；
[0016]主成分权重法建立模型的方法:
[0017]根据主成分分析的载荷值和特征值参数，由公式(3)计算各指标在第i主成分的线性组 合中的系数f
i
，根据公式(4)计算各指标在果实品质综合评价中的初始权重系数f：
[0018][0019][0020]最后，根据公式(5)计算各果实品质指标在果实品质综合评价算法模型中的归一化系数f
q
，建立果实品质综合评价算法模型，并由各指标标准化值与对应的归一化权重系数的乘积 累加计算各果园品质综合评价得分；
[0021][0022]其中，Li为该指标在第i主成分上的载荷值，Ei为第i主成分的特征值，m为主成分个 数，VCRi为第i主成分的方差贡献率，CVCR为累计方差贡献率。
[0023]层次分析法建立模型的方法:
[0024]现有方案采用由经验丰富的专家根据指标的基本性质和不同指标间的关系运用1
‑
9比例 标度法赋值建立判断矩阵，计算各指标权重W；本专利技术依据果实品质核心指标筛选主成分分 析中各主成分贡献度排序判断元素间重要程度实现自动赋值，排除人为主观意愿影响；在此 基础上，利用MATLAB数学软件求矩阵的最大特征根λmax和对应的特征向量W，利用公式(6) 对特征向量进行系数归一化计算得到各指标权重系数Wq，并根据公式(7)和公式(8)对判 断矩阵进行一致性检验，最后利用各指标权重系数与标准化值的乘积累加得到各果园果实综 合品质得分；
[0025][0026][0027][0028]其中，CI为判断矩阵的一般一致性指标；CR为判断矩阵的随机一致性比率；m为判断矩 阵的阶数,RI为判断矩阵的平均随机一致性标准值，随机一致性比率CR<0.10时，则认为判 断矩阵通过一致性检验。
[0029]模糊综合评价法建立模型的方法:
[0030]将不同果园果实品质指标的标准值与同一行向量和做比值，建立评判关系并通过计算各 个品质指标的平均值确定权重，建立评判模型，并利用各指标权重系数与标准化值的乘积累 加得到各果园综合品质得分。
[0031]进一步，步骤S4中评价模型选择通过各评价模型指数分别与感官评价指数作回归分析求 出相关回归决定系数R2，比较各评价模型R2大小，R2最大值所对应的评价模型为合适的果实 品质评价模型。
[0032]进一步，步骤S1中所述外观品质的指标包括单果重、果形、果实色泽；所述内在品质的 指标包括果实可溶性固形物含量、可滴定酸含量、维生素C含量、出汁率和可食率；感官品 质的指标包括果形状况、果面状况、口感和化渣性。
[0033]进一步，外观品质中的果形指数通过游标卡尺测定果实的纵径和横径，得到果形指数＝ 纵径/横径；果实色泽指数通过测定果实外观色泽参数，该参数包括果实亮度值L*、红绿色 差值a*和黄蓝色差值b*，得到综合色泽指数CCI＝(1000
×
a*)/(L*
×
b*)。
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【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.柑橘果实综合品质评价模型的筛选方法，其特征在于，包括如下步骤：S1、采集数据：选择若干果园，采集每个果园若干果实并针对每个果园进行果实外观品质、内在品质和感官品质的评测，得到各果园果实外观品质、内在品质指标测评数据以及感官品质指数；S2、筛选果实品质核心指标：利用相关性分析结合主成分分析或/和聚类分析筛选果实外观品质和内在品质的核心指标；S3、根据步骤S2中筛选得到的核心指标建立若干果实品质评价模型；S4、确定果实品质评价模型：利用步骤S3中不同评价模型分别计算出各果园的评价指数，并和步骤S1中感官品质指数作回归分析，选择出合适的果实品质评价模型。2.如权利要求1所述的柑橘果实综合品质评价模型筛选方法，其特征在于，步骤S2中为消除量纲和数量级对柑橘果实品质评价的影响，首先根据公式(1)、(2)将果实品质指标数据进行标准化处理，然后利用相关性分析结合主成分分析或/和聚类分析筛选果实品质的核心指标；核心指标；X1为各指标的初始化值，X1≥0；X为各指标实测值，X0为理想指标值，X2为各指标标准化后结果，X
1max
为各指标初始化值的最大值。3.如权利要求2所述的柑橘果实综合品质评价模型的筛选方法，其特征在于，步骤S3中果实品质模型的建立包括主成分权重法、层次分析法和模糊综合评价法；其中主成分权重法建立模型的方法:根据主成分分析的载荷值和特征值参数，由公式(3)计算各指标在第i主成分的线性组合中的系数f
i
，根据公式(4)计算各指标在果实品质综合评价中的初始权重系数f：重系数f：最后，根据公式(5)计算各果实品质指标在果实品质综合评价算法模型中的归一化系数fq，建立果实品质综合评价算法模型，并由各指标标准化值与对应的归一化权重系数的乘积累加计算各果园品质综合评价得分；其中，Li为该指标在第i主成分上的载荷值，Ei为第i主成分的特征值，m为主成分个数，VCRi为第i主成分的方差贡献率，CVCR为累计方差贡献率；层次分析法建立模型的方法:依据果实品质核心指标筛选主成分分析中各主成分贡献度排序判断元素间重要程度
实现自动赋值，排除人为主观意愿影响；在此基础上，利用MATLAB数学软件求矩阵的最大特征根λmax和对应的特征向量，利用公式(6)对特征向量进行系数归一化计算得到各指标权重系数Wq，并根据公式(7)和公式(8)对判断矩阵进行一致性检验，最后利用各指标权重系数与标准化值的乘积累加得到各果园果实综合品质得分；数与标准化值的乘积累加得到各果园果实综合品质得分；数与标准化值的乘积累加得到各果园果实综合品质得分；其中，CI为判断矩阵的一般一致性指标；CR为判断矩阵的随机一致性比率；m为判断矩阵的阶数，RI为判断矩阵的平均随机一致性标准值，随机一致性比率CR<0.10时，则认为判断矩阵通过一致性检验；模糊综合评价法建立模型的方法:将不同果园果实品质指标的标准值与同一行向量和做比值，建立评判关系并通过计算各个品质指标的平均值确定权重，建立评判模型，并利用各指标权重系数与标准化值的乘积累加得到各果园综合品质得分。4.如权利要求1所述的柑橘果实综合品质评价模型的筛选方法，其特征在于，步骤S4中评价模型选择通过各评价模型指数分别与感官评价指数作回归分析求出相关回归决定系数R2，比较各评价模型R2大...

【专利技术属性】
技术研发人员：郑永强，陈志敏，陈晓林，侯真，李婧怡，马岩岩，易时来，吕强，谢让金，
申请(专利权)人：西南大学，
类型：发明
国别省市：