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230 2014, Vol.35, No.20 食品科学 ※分析检测

电子鼻对低温贮藏猕猴桃品质的预测宋小青，任亚梅*，张艳宜，李莹，彭国勇，马婷

（西北农林科技大学食品科学与工程学院，陕西杨凌 712100）

摘要：为了探索电子鼻技术快速检测猕猴桃品质的方法，以“秦美”猕猴桃为试材，利用电子鼻技术对低温贮藏

猕猴桃的芳香成分进行检测，采用多元线性回归（multiple linear regression，MLR）、偏最小二乘法（partial least-

squares regressions，PLS）、BP（back-propagation）网络3 种分析方法建立评价低温贮藏期猕猴桃的可溶性固形物

含量、pH值和硬度的数学模型。结果表明：在贮藏0～45 d，S1、S2、S3、S4、S7、S8、S9和S10传感器响应值变

化显著（P＜0.05），即芳香苯类、氮氧化物、氨类、氢气、硫化氢、乙醇、有机硫化物、芳香烷烃这几类化合物

在猕猴桃低温贮藏期变化显著。同时线性判别分析比主成分分析能更好地区分不同贮藏期的猕猴桃。MLR、PLS和

BP网络3 种分析方法都能很好地预测低温贮藏猕猴桃的品质，但相比之下，BP网络的分析精度更高。应用电子鼻

技术预测猕猴桃的品质是可行的。

关键词：猕猴桃；电子鼻；可溶性固形物；硬度；pH值

Prediction of Kiwifruit Quality during Cold Storage by Electronic Nose

SONG Xiao-qing, REN Ya-mei*, ZHANG Yan-yi, LI Ying, PENG Guo-yong, MA Ting(College of Food Science and Engineering, Northwest A & F University, Yangling 712100, China)

Abstract: In order to explore the applicability of electronic nose technique for rapid and non-destructive evaluation of

kiwifruit quality, the volatile compounds of “Qinmei” kiwifruit during cold storage were studied by electronic nose. Multiple

linear regression (MLR), partial least-squares regression (PLS) and back-propagation (BP) network were applied to predict

the firmness, soluble solid content (SSC) and pH of kiwifruit based on the signal of electronic nose. The results showed that

the response values of sensors S1, S2, S3, S4, S7, S8, S9 and S10 were relatively high and changed significantly during 45

days of storage (P ＜ 0.05). In addition, aromatic benzene, nitrogen oxide, ammonia, hydrogen, hydrogen sulfide, ethanol,

organic sulphur compounds and aromatic alkane also exhibited a significant change during cold storage. Linear discriminant

analysis was able to better distinguish among different storage periods of kiwifruit than principal component analysis.

PLS, MLR and BP network were able to predict the firmness, soluble solid content and pH of kiwifruit during cold storage.

However, BP network led to more precise predictions than PLS and MLR. The results indicate that it is possible to use this

non-destructive technique for measuring quality characteristics of kiwifruit, and electronic nose technique provides a method

for rapid and non-destructive evaluation of kiwifruit quality.

Key words: kiwifruit; electronic nose; solid soluble content; firmness; pH

中图分类号：TS255 文献标志码：A 文章编号：1002-6630（2014）20-0230-06

doi:10.7506/spkx1002-6630-201420046

收稿日期：2014-01-22

基金项目：西北农林科技大学科技创新与成果转化项目（Z222021313）

作者简介：宋小青（1988—），女，硕士，主要从事果蔬贮藏与加工研究。E-mail：[email protected]

*通信作者：任亚梅（1970—），女，副教授，博士，主要从事果蔬贮藏与加工的教学与研究。E-mail： [email protected]

近年来，随着国际市场的全球化，人们对水果品质要

求也越来越高，而贮藏水果质量的好坏决定了市场分布和

消费者的喜好程度，所以对贮藏期的水果品质进行检测及

控制就显得相当重要。目前水果品质检测技术的研究得到

了不断发展，但它们绝大多数采用的是有损检测。

电子鼻技术是一种集分析、识别、检测复杂挥发性

成分功能于一体的新型仪器，具有检测速度快、操作简

单、灵敏度高、重现性好等特点[1]。近年来，电子鼻无

损检测技术在水果检测中得到了探索与利用。电子鼻对

水果无损检测的研究主要集中在电子鼻对柑橘、桃、苹

果、梨等水果贮藏和货架品质的检测[2-10]、最佳收获期的

预测[11]、水果成熟度的检测[12-15]以及对水果中滋生的微

生物的种类和含量的检测[16-17]等方面。Saevels等[11]研究

了利用电子鼻来预测苹果的最佳收获期，Saevel等[18]还

※分析检测食品科学 2014, Vol.35, No.20 231

研究了利用电子鼻和气谱-质谱相结合来检测贮藏期的苹

果质量。Brezmes等[19]发现电子鼻能很好地区分不同成

熟度的桃和梨，正确率在92%以上。朱娜等[20]发现通过

电子鼻的检测及多元统计分析，所建判别模型可以准确

区分不同霉菌早期感染的草莓果实。Brezmes等[21]还发

现电子鼻传感器的信号与水果的硬度、淀粉含量、酸度

品质指标有很好的相关性。但关于电子鼻对猕猴桃品质

检测的研究还未见报道。因此本实验以采前经过膨大剂

处理的“秦美”猕猴桃为试材，利用电子鼻技术检测猕

猴桃在低温贮藏期间芳香成分的变化，采用偏最小二乘

（partial least-squares regressions，PLS）法、多元线性回

归（multiple linear regression，MLR）和BP网络3 种分析

方法建立评价猕猴桃可溶性固形物含量（soluble solids

content，SSC）、硬度、pH值质量指标的数学模型，以

实现对低温贮藏猕猴桃品质的预测。

1 材料与方法

1.1 试材

供试样品为“秦美”猕猴桃，在幼果谢花后

10～20 d的细胞分裂期，用1.4%“大果灵”药液喷洒果

面。猕猴桃于2012年9月23日采自陕西省杨凌区管理良好

的果园，果实SSC为6%～7%。当天运回实验室，选择成

熟度一致、大小均匀、无病虫害及机械损伤的果实为试

材。将果实用0.03 mm厚聚乙烯袋密封包装放入纸箱中，

贮藏于（0±1）℃，相对湿度为85%～90%的冷库中。在

贮藏的0、15、30、45 d，将30 个猕猴桃从冷库中取出，

在20 ℃的室温放置12 h，用于电子鼻和SSC、硬度、pH

值等指标的测定。

1.2 仪器与设备

德国Airsense公司PEN3型便携式电子鼻。它是一种

由一组复合化学传感器和识别软件组成的分析仪器，其

硬件结构主要包括传感器阵列、采样及清洗通道、数

据采集系统及计算机。PEN3电子鼻包含S1（W1C芳香

苯类）、S2（W5S 氮氧化物）、S3（W3C氨类）、S4

（W6S氢气）、S5（W5C 烷烃）、S6（W1S甲烷）、S7

（W1W硫化氢）、S8（W2S 乙醇）、S9（W2W 有机硫

化物)）和S10（W3S 芳香烷烃）10 个金属氧化物传感器

阵列。SI～S10表示为10 个传感器的响应信号强度。

1.3 方法

1.3.1 电子鼻测定

将猕猴桃放置于500 mL烧杯，用封口膜封口，于

（20± 0.5）℃静置30 min后测定电子鼻数据。挥发性气

体以300 mL/min流速通过采集管吸到电子鼻的传感器通

道里，使传感器响应值发生改变，然后排除。结束一次

检测后进行清零和标准化，再进行第2轮顶空采样。多次

预备实验确定电子鼻的检测从40 s左右开始趋于稳定，

为了保证数据稳定性和准确度，本实验检测时间设定为

80 s，特征值提取时间点为60 s，有利于减小选定时间点

造成的误差，清洗时间设置为300 s，可以基本使传感器

响应恢复到初始状态。

1.3.2 理化品质指标的测定

S S C测定：采用W Y T - 4型手持糖量仪；硬度测

定：采用TA-XTplus型质构分析仪测定。测试选用直径

5.0 mm的圆柱探头（p/5），测前速率1.0 mm/s，测试速

率1.0 mm/s，测后速率1.0 mm/s，插入深度10.0 mm。测

量时在猕猴桃的赤道部位相隔120°选取3 个测量点，取

3 个测量点的平均值作为水果的硬度值，单位记为N；pH

值测定：PHS-3C精密pH计。

每个果实的SSC、pH值和硬度测定3 次，取其平均

值，得到与样本的电子鼻数据相对应的SSC、pH值和硬

度数据。

1.4 数据处理

实验结果由SPSS.v 19.0和MATLAB R2010a软件对数

据进行主成分分析（principal component analysis，PCA）

和线性判别分析（linear discriminant analysis，LDA）

所得，并用PLS、MLR和BP网络进行指标预测。从4 个

贮藏期的猕猴桃数据中分别随机抽取20 个共80 个猕猴

桃作为训练集用于建立模型，剩余的40 组作为测试集

用于对所建模型进行测试。以模型的决定系数（R2）、

校正均方根误差（root mean square error of calibration，

RMSEC）和预测均方根误差（root mean square error of

prediction，RMSEP）作为评价模型性能的指标。R2越

高，RMSEC和RMSEP越小，模型效果越好。RMSEC和

RMSEP定义如下：

RMSEC, RMSEP＝√ ∑ yi yi2

i 1

n

n1

（1）

式中：和yi分别为校正集和预测集中第i个样品的预

测值和测量值。

2 结果与分析

2.1 猕猴桃在低温贮藏过程中品质指标的变化

SSC

/%

/d

13 A

a

a a

a12

10

11

9

80 15 30 45

232 2014, Vol.35, No.20 食品科学 ※分析检测/ N

/d

40 Ba

b

ccd

353025

1520

105

0 15 30 45

pH

/d

3.7 C

b

a

c d3.63.53.4

3.23.3

3.13.0

0 15 30 45

不同小写字母表示差异显著（P＜0.05）。下同。

图 1 猕猴桃贮藏期间SSC（A）、硬度（B）和pH值（C）的变化

Fig.1 Changes in SSC, firmness and pH of kiwifruit during cold storage

由图1A可见，猕猴桃果实在贮藏的0～45 d，SSC增

加比较缓慢，从8.2%增加到12.3%，增加了50%。由图1B

可见，随着贮藏时间的延长，硬度逐渐降低，从37.97 N

下降到6.80 N，下降了82.10%。猕猴桃在贮藏0～30 d，

硬度显著下降；在贮藏30～45 d，硬度下降缓慢。由图

1C可见，在整个贮藏过程中，pH值增加显著，从3.10增

加到3.59，增加了15.81%。

2.2 电子鼻对猕猴桃芳香特征的响应

电阻比

/s

3.7

3.4

3.2

3.3

3.1

3.00 20 40 60 80

S2

S7

S9

S8

S10

S6S7

S9S4

S1S2S3

S5

S1.芳香苯类；S2.氮氧化物；S3.氨类；S4.氢气；S5.烷烃；S6.甲

烷；S7.硫化氢；S8.乙醇；S9.有机硫化物；S10.芳香烷烃；同一

个传感器中带有相同字母表示差异不显著（P＜0.05）。下同。

图 2 电子鼻传感器对猕猴桃芳香物的响应图

Fig.2 Response curves of sensor arrays for kiwifruit aroma

对每批30 个猕猴桃进行电子鼻检测，获得电子鼻

10 个传感器的响应图（图2）。图中每一条曲线代表着

一个传感器，曲线上的点代表着猕猴桃的芳香成分通过

传感器通道时，相对电阻率（G/G0）随检测时间的变化

情况。由图2可见，电阻比刚开始时较低，随着挥发物

在传感器表面富集，传感器电阻比不断增大，最后趋于

平缓，达到一个稳定的状态。另外，传感器S2（氮氧化

物）、S7（硫化氢）、S9（有机硫化物）较其他传感器

有更高的相对电阻率值。通过电子鼻传感器对猕猴桃芳

香特征的响应试验，可得出电子鼻对猕猴桃的芳香气味

有明显的响应，并且每一个传感器对猕猴桃的响应各不

相同，表明利用电子鼻PEN3系统预测猕猴桃低温贮藏期

的品质是有可能的。

2.3 猕猴桃在低温贮藏过程中传感器响应值的变化

电阻比

5.0

4.0

2.0

a

a

a a a a

a a

a

a

a

ac

c

cc

cc c

c

cc

b b

b

b b b

b

bb b

d

d d d

d

dd

d

3.0

1.0

0.0S4

0 d 15 d 30 d 45 d

S1 S2 S3 S5 S6 S7 S8 S9 S10

图 3 猕猴桃在低温贮藏过程中传感器响应值变化的分析图

Fig.3 Change in sensor array responses to kiwifruit during cold storage

电子鼻传感器对低温贮藏猕猴桃芳香气味响应值的变

化如图3所示。可见，在贮藏0～45 d，传感器S1、S2、S3、

S4、S7、S8、S9、S10响应值变化均显著（P＜0.05），即

芳香苯类、氮氧化物、氨类、氢气、硫化氢、乙醇、有

机硫化物、芳香烷烃这几类化合物在猕猴桃低温贮藏期

变化显著。据报道，猕猴桃果实的特征香气成分主要

有苯甲酸甲酯、苯甲酸乙酯、2-己烯醇等[22]，传感器S1

（芳香苯类）、S8（乙醇）在整个贮藏过程中响应值变

化显著，这与猕猴桃的特征香气成分一致。在贮藏45 d，

传感器S2、S4、S7、S10的响应值显著高于其他贮藏时间

（P＜0.05），说明该阶段氮氧化物、氢气、硫化氢、芳

香烷烃的含量较丰富，此阶段大部分醇类和醛类物质的

增加会严重破坏猕猴桃香气的整体感官质量，影响猕猴

桃的鲜食品质[23]。由图3可见，传感器响应值的变化不规

律，这与猕猴桃品质的变化趋势不一致，但前人[24-26]研究

表明电子鼻传感器的信号与水果的硬度、SSC、酸度品

质指标有很好的相关性，因此利用电子鼻预测低温贮藏

猕猴桃的品质是有可能的。

2.4 猕猴桃在低温贮藏过程中的PCA和LDA分析

选择响应值变化显著的传感器S1、S2、S3、S4、

S7、S8、S9和S10进行LDA和PCA分析，结果如图4所

示。从图4A可见，4 个贮藏期的猕猴桃分布比较集中，

第0、30、45天区域有部分重叠，不同贮藏时间的猕猴桃

没能完全区分开，说明PCA不能很好地预测不同贮藏时

间的猕猴桃。由图4B可见，判别式LD1和判别式LD2的

贡献率分别为61.80%和30.10%，总贡献率为91.90%，能

很好地区分不同贮藏时间的猕猴桃。第0、15、30天沿着

LD1的正方向依次出现，第45天则沿着LD2正方向和LD1

的逆方向出现，完全不同于其他贮藏时间，说明贮藏第

45天猕猴桃的芳香成分与其他贮藏时间的不一样，这与

※分析检测食品科学 2014, Vol.35, No.20 233

图3的结果相一致。图4B可见，猕猴桃的芳香速率变化呈

波浪形。从第0～15天速率变化较大，但从第15～30天的

过程中速率变化（距离）明显变小，而从第30～45天的

速率变化又加快，这种变化可能与猕猴桃的呼吸强度有

关。由此可得出，LDA比PCA能更好地区分不同贮藏时

间的猕猴桃。

PC2

22.5

8%

PC1 53.20%

4 A3

2

2101

34

0 d15 d30 d45 d

5 0 5 10

LD2

30.1

0%

LD1 61.80%

15 B

5

1050

10

15

0 d15 d30 d45 d

5 10 5 50 10 15

图 4 贮藏期猕猴桃电子鼻检测的PCA（A）和LDA（B）分析图

Fig.4 PCA (A) and LDA (B) plots of kiwifruit during cold storage by

electronic nose

2.5 PLS方法

将10 个传感器对猕猴桃60 s的响应信号作为自变

量，糖度、硬度、pH值作为因变量。从4 个贮藏期的猕

猴桃数据中分别随机抽取20 组数据共80 组作为训练集用

于建立模型，剩余的40 组作为测试集用于对所建模型进

行测试。

建立的传感器信号与猕猴桃品质指标之间的回归模

型如下：

SSC＝8.53×S1＋1.05×S2＋3.47×S3－2.08×S4－2.02×S5－0.15×S6＋0.61×S7＋4.91×S8－3.01×S9－0.24×S10－2.40 （2）

方程（2）的R2＝0.94，RMSEC＝0.36。

硬度＝103.07＋37.92×S1－2.21×S2－3.82×S3－50.25×S4－46.06×S5－3.60×S6＋0.59×S7＋1.97×S8－0.71×S9－14.52×S10 （3）

方程（3）的R2＝0.88，RMSEC＝2.18。

p H＝3 . 6 3＋0 . 5 4×S 1＋0 . 0 3×S 2－0 . 1 6×S 3＋0.26×S4－0.41×S5－0.02×S6＋0.09×S7＋0.30×S8－0.54×S9－0.26×S10 （4）

方程（4）的R2＝0.88，RMSEC＝0.06。

为检验模型的可靠性，分别利用已建立的猕猴桃

SSC、pH值和硬度的PLS数学模型对未知样品进行预测。

表1为PLS方法对猕猴桃SSC、硬度、pH值质量参数的预

测结果。表明采用PLS校正方法建立的模型具有较高的

预测精度，其中对SSC的预测值与测量值的R2为0.88，

RMSEP为0.62；对pH值的预测值与测量值的R2为0.85，

RMSEP为0.08；对硬度的预测值与测量值的R2为0.87，

RMSEP为2.58。测试集中预测值和测量值之间的拟和结

果如图5所示。可知，测试集样品中SSC、硬度和pH值的

预测值与测量值有很高的相关性。由此得出，PLS能很好

地预测低温贮藏猕猴桃的品质。

表 1 基于电子鼻信号的PLS方法对猕猴桃质量参数的预测结果

Table 1 Results of prediction for kiwifruit quality indices based on the

electronic nose signal by PLS

质量参数训练集测试集

R2 RMSEC R2 RMSEP

SSC 0.94 0.36 0.88 0.62

硬度 0.88 2.18 0.87 2.58

pH值 0.88 0.06 0.85 0.08

15 A

9

1413121110

87

7 8 9

R2 0.882 7

10 1211 13 14

26 B

11

21

16

6

11 6 11

R2 0.873 7

16 21 26

3.8 C

3.4

3.6

3.2

3.03.0 3.2

R2 0.849 8

3.4 3.6 3.8

图 5 PLS模型对测试集样品的SSC（A）、硬度（B）和pH值（C）的

预测值与测量值的拟和图

Fig.5 Correlation between measured and predicted values from PLS

model for SSC (A), firmness (B) and pH (C) in test set

2.6 MLR方法

将10 个传感器对猕猴桃的响应信号作为自变量，猕

猴桃的SSC、pH值、硬度分别作为因变量。电子鼻系统

所测的120 组数据，80 组用于建立回归模型，40 组用于

对所建模型进行预测。用逐步回归方法得到预测模型，

在逐步回归过程中，如果自变量的显著水平大于0.0l，剔

除该变量，即所引入模型中的变量要在0.01水平下显著。

234 2014, Vol.35, No.20 食品科学 ※分析检测

传感器信号与猕猴桃SSC之间的回归模型如下：

SSC＝－2.12＋0.55S2＋8.48S5－10.71S6＋0.39S7＋

16.55S8－2.72S9 （5）

方程（5）的显著性检验F值=341.50，显著性水平

P＜10－4，决定系数R2＝0.96，RMSEC＝0.28，DW＝

2.27，各回归系数的偏相关系数的显著性水平均小于

0.05，说明该模型有效。

传感器信号与猕猴桃硬度之间的多元线性逐步回归

模型如下：

硬度＝87.35－49.81S4＋159.14S1－183.87S3 （6）

方程（6）的显著性检验F值=263.60，显著性水平

P＜10－4，决定系数R2＝0.91，RMSEC＝1.86，DW＝

1.99，各回归系数的偏相关系数的显著性水平均小于

0.05，说明该模型有效。

传感器信号与猕猴桃pH值之间的多元线性逐步回归

模型如下：

pH＝3.79＋0.11S7＋0.22S8－0.63S9 （7）

方程（7）的显著性检验F＝196.45，显著性水平P＜10－4，

决定系数R2＝0.89，RMSEC＝0.06，DW＝1.84，各回归

系数的偏相关系数的显著性水平均小于0.05，说明该模型

有效。

表 2 基于电子鼻信号的MLR方法对猕猴桃质量参数的预测结果


electronic nose signal by MLR


R2 RMSEC R2 RMSEP

SSC 0.96 0.28 0.92 0.51

硬度 0.91 1.86 0.90 2.38

pH值 0.89 0.06 0.86 0.08

15 A

11

13

9

77 9

R2 0.917 3

11 13 15

26 B

16

11

21

9

71 116

R2 0.899 5

16 21 26

3.8 C

3.4

3.2

3.6

3.03.0 3.43.2

R2 0.858 6

3.6 3.8

图 6 MLR模型对测试集样品的SSC（A）、硬度（B）和pH值（C）的


Fig.6 Correlation between measured and predicted values from MLR


MLR对猕猴桃品质的预测结果如表2所示。可见，

测试集中SSC、硬度和pH值的预测值和测量值之间的R2

分别为0.92、0.90、0.86，RMSEP分别为0.51、2.38、

0.08。测试集中预测值和测量值之间的拟和结果如图6所

示。可见，测试集样品中SSC、硬度和pH值的预测值与

测量值有很高的相关性。总之采用MLR方法所建模型对

猕猴桃品质参数具有很高的预测能力。

2.7 ANN方法

表 3 基于电子鼻信号的ANN方法对猕猴桃质量参数的预测结果


electronic nose signal by ANN


R2 RMSEC R2 RMSEP

SSC 0.98 0.22 0.93 0.48

硬度 0.97 1.16 0.90 2.15

pH值 0.95 0.04 0.90 0.08

将10 个传感器对猕猴桃的响应信号作为输入层，

猕猴桃的SSC、pH值、硬度分别作为输出层。电子鼻系

统所测的120 组数据，80 组作为训练集，40 组作为测

试集。采用BP神经网络来进行测试。在网络学习的过程

中，隐含层和输出层采用tan-sigmoid传输函数，BP算法

的训练函数为trainglm。训练集和测试集代人BP网络进

行模拟，硬度、SSC和pH值的预测值和测量值的关系如

表3所示。训练集中SSC、硬度、pH值的预测值和测量值

之间的R2分别为0.98、0.97、095，相应的RMSEC分别为

0.22、1.16、0.04。测试集中SSC、硬度、pH值预测值和

测量值之间的R2分别为0.93、0.90、0.90，相应的RMSEP

分别为0.48、2.15、0.08。测试集中预测值和测量值之间

的拟和结果如图7所示。可见，测试集样品的SSC、硬度

和pH值的预测值与测量值的相关性较高。由此可见，BP

网络对猕猴桃质量参数的预测精度较高。

以上分析可见，PLS、MLR和BP网络均能很好地预

测猕猴桃的品质。通过比较训练集和测试集的预测值和

测量值之间的R2和相应的RMSE值，可看出BP网络的分

析精度高于MLR模型，MLR的预测能力优于PLS，这一

结果与已有研究[24-25]的结果一致。同时，PLS、MLR、

※分析检测食品科学 2014, Vol.35, No.20 235

BP网络对SSC的预测结果优于对硬度和pH值的预测结

果。BP网络对SSC、硬度、pH值所建立的预测模型的R2

分别为0.93、0.90、0.90，这一结果优于于慧春等[26]通过

BP网络模型预测桃子品质的结果。

15 A

11

13

9

77 9

R2 0.931

11 13 15

26 B

16

11

21

9

71 116

R2 0.905 8

16 21 26

3.8 C

3.4

3.2

3.6

3.03.0 3.43.2

R2 0.900 1

3.6 3.8

图 7 BP模型对测试集样品的SSC（A）、硬度（B）和pH值（C）的


Fig.7 Correlation between measured and predicted values from BP


3 结论

利用电子鼻技术快速无损检测低温贮藏猕猴桃芳香

气味的变化，建立评价猕猴桃的硬度、pH值和SSC指标

的数学模型。结论如下：

猕猴桃在贮藏0～45 d，S1（芳香苯类）、S2（氮氧

化物）、S3（氨类）、S4（氢气）、S7（硫化氢）、S8（乙醇）、S9（有机硫化物）、S10（芳香烷烃）传感

器响应值变化显著。猕猴桃在贮藏45d，氮氧化物、氢

气、硫化氢、芳香烷烃含量较丰富，显著高于其他贮藏

时间（P＜0.05）。LDA比PCA分析方法能更好地识别不

同贮藏时间的猕猴桃。采用PLS建立评价猕猴桃SSC、

硬度、pH值的数学模型，其中测试集模型的R2分别为

0.88、0.86、0.85，相应的RMSEP为0.62、2.58、0.08；采用MLR建立猕猴桃SSC、硬度、pH值与电子鼻信号之

间关系的模型，其中测试集模型的R2分别为0.92、0.88、0.86，相应的RMSEP为0.51、2.38、0.08；BP网络的测

试集SSC、硬度、pH值的预测值和测试值的R2为0.93、

0.90、0.90，相应的RMSEP分别为0.48、2.15、0.08。可

见BP网络预测能力高于MLR方法，MLR的分析精度优于

PLS。利用定量分析方法建立水果质量指标与电子鼻信号

之间的数学模型，并用于水果质量的预测是可行的。

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