【摘 要】
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为了探寻快速而准确的苹果水心病无损检测新方法,该文以‘秦冠’水心病疑似病果和好果作为试材,逐果采集11个电学指标在100 Hz～3.98 MHz间13个频率点的特征值,然后切开并统计
【机 构】
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西北农林科技大学生命科学院,西北农林科技大学园艺学院
【基金项目】
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陕省农业科技创新与攻关项目（2015NY023）,农业部现代苹果产业技术体系项目（CARS-28）
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为了探寻快速而准确的苹果水心病无损检测新方法,该文以‘秦冠’水心病疑似病果和好果作为试材,逐果采集11个电学指标在100 Hz～3.98 MHz间13个频率点的特征值,然后切开并统计真实发病情况。利用主成分分析结合不同分类模型进行好果与病果判别分析,结果选取方差累积贡献率大于90%的主成分15个,Fisher判别、多层感知器人工神经网络（multi-layer perceptron,MLP）对好果和病果的判断正确率均随着主成分数的增加而增大,并分别在主成分数量达到前13、10时趋于稳定水平93.3%、95
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