农业机械学报

作者：傅泽田,高乾钟,李新武,张旭,张小栓

单位：中国农业大学,中国农业大学,中国农业大学,中国农业大学,中国农业大学,

关键词：蓝莓;货架期预测;气体传感信息;理化指标;BP神经网络

基金：烟台市科技计划项目（2017JH004）和大北农青年学者研究计划项目

利用气体传感信息，提出了一种蓝莓货架期预测方法。将蓝莓贮藏在0、5、22℃下，对贮藏微环境中的3种气体含量（氧气、二氧化碳、乙烯）进行了监测，同时将蓝莓5种理化指标（腐败率、硬度、pH值、可溶性固形物含量、失重率）作为传统的品质指示指标进行了获取，分析了贮藏微环境中气体含量变化和理化指标变化的相关性，并利用BP神经网络从气体角度建立了蓝莓的货架期预测模型。结果表明：蓝莓品质的变化受到贮藏温度的影响；气体含量的变化与蓝莓品质的变化存在明显相关性；利用BP神经网络建立的蓝莓货架期预测模型具有良好的预测效果。其中，0℃的预测误差为0.091~0.191d，5℃的预测误差为0.069~0.302d，22℃的预测误差为0.094~0.338d，基本满足货架期预测需要。

来源：2018年第8期

《农业机械学报》期刊编辑部

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