基于声振信号岭回归分析的苹果硬度无损预测研究

为解决苹果品质无损检测难题，研究人员通过声振信号(acoustic-vibrational)特征分析，建立包含32个时变特征的岭回归(ridge regression)模型，实现训练集84.7%和验证集82.4%的预测准确率，为多品种苹果硬度预测提供高容错性解决方案。

　　

苹果硬度作为衡量果实品质的关键指标，传统检测方法往往需要破坏样本。声振信号(acoustic-vibrational)检测技术因其与硬度的高度相关性，成为无损预测的新选择。研究团队巧妙筛选出32个具有高时序相关性的声振特征作为自变量，借助MATLAB进行数据分析，构建岭回归(ridge regression)预测模型。该模型在训练集和验证集分别取得84.7%和82.4%的优异表现，预测趋势与实际硬度变化高度吻合。相较于传统方法，这种融合多特征参数的建模策略展现出更强的数据容错能力，显著降低了对声振信号检测环境的要求，为不同苹果品种的硬度预测研究开辟了新路径。