[发明专利]一种基于电子鼻的快速预测茶树受害虫入侵程度的方法

权利要求书

1.一种基于电子鼻的快速预测茶树受害虫入侵程度的方法，该方法检测过程在电子鼻样品顶空收集装置中实现，该装置包括空气泵(1)、活性炭管(2)、流量计(3)、特氟隆管(4)、密封板(5)、支架台(6)、茶树(7)、玻璃罩(8)；其中，所述空气泵(1)、活性炭管(2)、流量计(3)和玻璃罩(8)通过特氟隆管(4)依次连接；密封板(5)设置在支架台(6)和玻璃罩(8)之间；茶树(7)的根部在密封板(5)的下方，茶树(7)的枝叶在玻璃罩(8)之内；

电子鼻样品顶空收集装置的工作条件为：通过流量计(3)将空气流量控制在1000ml/min到1400ml/min之间，该装置工作的时间控制在5min-8min之间，使玻璃罩(8)内的气体均为经活性炭管(2)净化后的空气；

其特征在于，该方法具体包括以下步骤：

(1)、将茶树叶片洗净，去除灰尘，并挑选健康无损伤的茶树作为检测对象,选取7组待测茶树样品，每组待测茶树样品中包含n株茶树，其中，n为大于等于10的自然数；对6组待测茶树样品移植不同数量的的害虫，分别是5只、10只、15只、20只、25只和30只，最后一组健康无损伤的茶树作为对照组，害虫取食8小时后，将茶树放入电子鼻样品顶空收集装置中，并且保证装置内茶树的叶片为20-25片，然后在室温下放置30min-40min使该顶空装置内挥发物浓度达到稳定；

(2)、抽取电子鼻样品顶空收集装置内的挥发物，注入电子鼻系统中，设置检测时间为60s-90s、清洗时间为60s-80s和气流速度为200ml/min-400ml/min；电子鼻系统中的传感器与挥发物发生反应，产生响应信号；

(3)、选用各个传感器响应曲线的稳定值作为特征值，采用一种基于主成分分析的特征选择算法对电子鼻进行传感器筛选，其基本过程为：通过计算电子鼻全部传感器特征值的协方差矩阵的特征值和特征向量，选取主成分分量累积贡献率达到95％以上的前几个主成分的特征值和特征向量，计算原始传感器特征值Xi与前m个主成分Y1，Y2，..Ym的相关系数的平方和Vi作为传感器选择的依据，平方和Vi的大小反映该传感器有多少信息被映射到了前m个主成分中；

(4)、采用主成分分析比较电子鼻系统全部传感器阵列与采用由步骤3优选出来的传感器阵列的效果，选取效果更好的传感器阵列；建立效果好的电子鼻传感器组合的特征值与害虫入侵程度之间的偏最小二乘法模型，该模型表达式为：

Y＝a1×X1+a2×X2+……+ai×Xi+b

式中Y为害虫入侵程度，第i个传感器特征值，i为传感器序号，a1、a2、ai和b均为常数；

(5)、按照步骤(1)和(2)检测未知害虫入侵程度的茶树，取得电子鼻的响应曲线，使用步骤(3)中效果好的传感器组合阵列，并以传感器响应曲线稳定值作为特征值，最后代入步骤(4)的预测模型中，预测其受害虫入侵程度。