基于多传感器融合与机器学习优化的库尔勒香梨无损新鲜度智能监测技术

本研究创新性地采用多传感器（气体成分O2/CO2/VOC、环境参数温湿度/PM2.5/压力、介电特性C/D/ε）融合技术，结合遗传算法（GA）和粒子群优化（PSO）的机器学习模型（BPNN/SVM/RF），构建了库尔勒香梨无损新鲜度监测体系。提出的PSO-SVM高斯核模型分类精度达97.50%，较单一气体模型提升47.44%，并开发了基于介电参数的L1-L4分级标准，为水果智能仓储提供了低成本实时监测方案。

　　

Highlight

本研究通过多传感器融合与机器学习优化技术，为库尔勒香梨开发了一套智能保鲜检测系统。研究发现介电参数（电容C、损耗因子D、介电常数ε）与品质指标显著相关（硬度r=0.86；感官评价r=0.90）。提出的PSO-SVM跨模态参数融合模型分类精度达97.50%，通过协同分析气体-环境-介电多维数据，较传统单一气体模型性能提升47.44%。

结论

本研究通过融合多传感器数据和机器学习优化，建立了库尔勒香梨的智能检测系统。介电参数（C、D、ε）与品质指标呈现强相关性（硬度r=0.86；感官评价r=0.90）。提出的PSO-SVM模型结合交叉模态参数融合，实现了97.50%的分类准确率，较传统单一气体模型性能提升47.44%。该系统通过协同分析气体组成、环境条件和介电特性等多维数据，为水果智能仓储提供了创新解决方案。