CN110263879A - 一种基于主成分分析评价西洋梨果实品质的方法 - Google Patents

一种基于主成分分析评价西洋梨果实品质的方法 Download PDF

Info

Publication number
CN110263879A
CN110263879A CN201910608785.3A CN201910608785A CN110263879A CN 110263879 A CN110263879 A CN 110263879A CN 201910608785 A CN201910608785 A CN 201910608785A CN 110263879 A CN110263879 A CN 110263879A
Authority
CN
China
Prior art keywords
fruit
quality
index
principal component
pear
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Pending
Application number
CN201910608785.3A
Other languages
English (en)
Inventor
牟红梅
李元军
于强
李庆余
王义菊
姜福东
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Shandong Yantai Academy of Agricultural Sciences
Original Assignee
Shandong Yantai Academy of Agricultural Sciences
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Shandong Yantai Academy of Agricultural Sciences filed Critical Shandong Yantai Academy of Agricultural Sciences
Priority to CN201910608785.3A priority Critical patent/CN110263879A/zh
Publication of CN110263879A publication Critical patent/CN110263879A/zh
Pending legal-status Critical Current

Links

Classifications

    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06FELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F18/00Pattern recognition
    • G06F18/20Analysing
    • G06F18/23Clustering techniques
    • G06F18/232Non-hierarchical techniques
    • G06F18/2321Non-hierarchical techniques using statistics or function optimisation, e.g. modelling of probability density functions
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06QINFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q10/00Administration; Management
    • G06Q10/06Resources, workflows, human or project management; Enterprise or organisation planning; Enterprise or organisation modelling
    • G06Q10/063Operations research, analysis or management
    • G06Q10/0639Performance analysis of employees; Performance analysis of enterprise or organisation operations
    • G06Q10/06395Quality analysis or management
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06QINFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q50/00Information and communication technology [ICT] specially adapted for implementation of business processes of specific business sectors, e.g. utilities or tourism
    • G06Q50/02Agriculture; Fishing; Forestry; Mining

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Business, Economics & Management (AREA)
  • Human Resources & Organizations (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Economics (AREA)
  • Strategic Management (AREA)
  • Data Mining & Analysis (AREA)
  • Development Economics (AREA)
  • Educational Administration (AREA)
  • Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • Entrepreneurship & Innovation (AREA)
  • Marketing (AREA)
  • General Business, Economics & Management (AREA)
  • Tourism & Hospitality (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Probability & Statistics with Applications (AREA)
  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Mining & Mineral Resources (AREA)
  • Marine Sciences & Fisheries (AREA)
  • Animal Husbandry (AREA)
  • Game Theory and Decision Science (AREA)
  • Operations Research (AREA)
  • Quality & Reliability (AREA)
  • Primary Health Care (AREA)
  • Agronomy & Crop Science (AREA)
  • Artificial Intelligence (AREA)
  • Bioinformatics & Cheminformatics (AREA)
  • Bioinformatics & Computational Biology (AREA)
  • Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
  • Evolutionary Biology (AREA)
  • Evolutionary Computation (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • Cultivation Of Plants (AREA)
  • Breeding Of Plants And Reproduction By Means Of Culturing (AREA)

Abstract

本发明公开了一种基于主成分分析评价西洋梨果实品质的方法,涉及鲜食果实品质检测技术领域,其技术方案要点是:包括以下步骤:1)待测果实样品准备;2)果实品质性状测定;3)数据处理与分析;4)主成分分析;5)综合评价比较;6)聚类分析。具有能明确西洋梨各品质指标之间的关系,并简化西洋梨品质的评价因素,确定西洋梨的代表性品质指标,从而能够为筛选优良西洋梨品种提供科学的理论依据的效果。

Description

一种基于主成分分析评价西洋梨果实品质的方法
技术领域
本发明涉及鲜食果实品质检测技术领域,更具体地说,它涉及一种基于主成分分析评价西洋梨果实品质的方法。
背景技术
西洋梨是与东方梨齐名的世界两大栽培类型,其起源于中东欧和西南亚地区,果实经后熟,肉质细腻,柔软多汁,风味甚佳。近年随着人们生活水平的提高,西洋梨在中国需求逐渐增加,西洋梨栽培面积逐渐扩大。烟台是我国西洋梨引种最早、栽培面积最大的地区,优越的地理环境和良好的气候条件非常适合梨树栽培。因此,通过对山东省烟台市农科院种植的西洋梨的品种进行评价指标,便于筛选出烟台地区表现好的优良西洋梨品种。
主成分分析是利用降维的思维,运用线性变化将多个变量简化成少数综合变量的一种统计分析方法,这些综合指标能保留原有指标的大部分信息,且相互独立,避免了重复信息的干扰,然后对初始因子荷载矩阵进行旋转,使因子和原始变量间的关系进行重新分配,使提取的主因子更有实际意义,分析结果更加合理,同时具有较强代表性,增加了可信度。
目前,一般农产品人们只能靠生产经验对鲜果的一些外在性状进行简单评价,而对内在营养成分很难达到准确判断,而且不同品种的鲜果之间的存在着差异性,检测指标也大不相同。因此,迫切需要建立一套规范的西洋梨果实品质的鉴定分析评价方法,从而制定和完善西洋梨品种的评价指标,为筛选出烟台地区表现好的优良西洋梨品种提供依据。
发明内容
本发明的目的是提供一种基于主成分分析评价西洋梨果实品质的方法,具有能明确西洋梨各品质指标之间的关系,并简化西洋梨品质的评价因素,确定西洋梨的代表性品质指标,从而能够为筛选优良西洋梨品种提供科学的理论依据的效果。
本发明的上述技术目的是通过以下技术方案得以实现的:一种基于主成分分析评价西洋梨果实品质的方法,包括以下步骤:
1)待测果实样品准备,在果实成熟期,在不同西洋梨品种的不同植株树冠的中部外围4个方位随机采摘无病虫害果实各20个,并将采摘的果实放置于4℃冰箱,待果实后熟进行测定;
2)果实品质性状测定,确定果实品质性状指标,其中,果实品质性状指标包括果实外观品质指标和果实内质品质指标;果实外观品质指标包括单果重和果形指数;果实内质品质指标包括硬度、可溶性固形物含量、可溶性糖含量、可滴定酸含量、糖酸比和固酸比;根据确定的果实品质性状指标,对不同西洋梨品种的果实品质性状进行测定,并记录测定的原始数据;
3)数据处理与分析,采用SPSS软件和Excel软件,对测定的各品种西洋梨品质性状指标的原始数据进行初步处理与分析;
4)主成分分析,采用SPSS软件对测定的西洋梨品质性状指标的原始数据进行主成分分析,并结合主成分分析结果,采用SPSS软件将原始数据进行转换后进行因子分析,得因子分析结果,然后根据因子分析结果将西洋梨果实品质性状指标进行简化;
5)综合评价比较,结合步骤3)中的因子分析结果,计算出各品种西洋梨果实性状指标的综合得分,并根据综合得分的高低进行排序;
6)聚类分析,采用SPSS软件对测定的果实品质性状指标的数据进行系统聚类分析,将不同西洋梨品种按照遗传距离19进行分类;然后将聚类分析与综合评价比较结合,构建出西洋梨果实品质评价体系。
通过采用上述技术方案,在对各个品种西洋梨果实的品质进行评价时,通过步骤1)在不同西洋梨品种的不同植株树冠的中部外围4个方位随机采摘无病虫害果实各20个,并将采摘的果实放置于4℃冰箱,待果实后熟进行测定,便于保证后续对各品种西洋梨果实品质性状测定的原始数据的准确性;通过步骤3)中采用SPSS软件和Excel软件对测定的原始数据进行处理,便于对各品种西洋梨果实品质性状测定的原始数据进行初步整理与分析,从而便于后续对原始数据进行分析;通过步骤4)中对各品种西洋梨果实品质性状指标的主成分分析,便于提取出概括西洋梨品质性状基本信息量的主要因子指标,从而得到简化的果实品质评价指标;通过步骤5)的综合评价比较,能够计算出各西洋梨品种果实性状指标的综合得分,并根据综合得分的高低进行排序;通过步骤6)中的聚类分析,便于构建出西洋梨果实品质评价体系,从而便于为西洋梨果实的生产利用提供理论参考依据;通过步骤1)至步骤6)的西洋梨果实品质的评价方法,能明确西洋梨各品质指标之间的关系,并简化西洋梨品质性状的评价指标,并确定西洋梨果实的代表性品质指标,从而为筛选优良西洋梨品种提供科学的理论依据。
本发明进一步设置为:步骤1)中不同品种的西洋梨包括:保利阿斯卡、伏茄梨、小伏洋梨、玉璧琳达、朱丽比恩、红茄梨、三季梨、巴梨、茄梨、盘克汉姆、红巴梨、博斯克、红安久、阿巴特、好本号、拉达娜、早金香、玛丽亚、Spalding、康弗伦斯、康德、Chispe、小早熟洋梨、斯塔、埃尔乐多、串普和哈代等27种。
通过采用上述技术方案,通过27个品种的西洋梨,便于对不同品种西洋梨果实品质性状指标的测定与数据分析。
本发明进一步设置为:步骤2)中对不同西洋梨品种的果实品质性状进行测定的具体方法为:
A、采用电子天平测量果实单果重;
B、采用游标卡尺测定果实的纵径和横径,纵径和横径之比即为果型指数;
C、采用硬度计测定果实硬度;
D、采用手持测糖仪测定可溶性固形物含量;
E、参照GB/12293-90果蔬中可滴定酸度的测定方法测定可滴定酸度;
F、采用斐林试剂法测定可溶性总糖含量;
G、采用可溶性固形物含量与可滴定酸含量的比值表示固酸比;
H、采用可溶性糖含量与可滴定酸含量的比值表示糖酸比。
通过采用上述技术方案,通过步骤A至步骤H,便于精确地测量出各品种西洋梨的果实单果重、果型指数、果实硬度、可溶性固形物含量、可滴定酸度、可溶性总糖测定、固酸比和糖酸比。
本发明进一步设置为:步骤2)中对原始数据进行处理,将数值规范到[0-1]之间。
通过采用上述技术方案,通过将原始数据处理的数值规范到[0-1]之间,便于避免量纲和数量级对原始数据处理的影响。
本发明进一步设置为:步骤4)中的主成分分析将步骤1)中的西洋梨果实的品质性状指标分为概括西洋梨品质性状的基本信息量的第一、第二主成分和第三主成分;第一主成分的代表指标为可滴定酸、固酸比和糖酸比;第二主成分的代表指标为单果重和硬度;第三主成分的代表指标为果形指数、可溶性固形物含量和可溶性糖含量。
通过采用上述技术方案,通过西洋梨果实的品质性状指标分为概括西洋梨品质性状的基本信息量的第一、第二主成分和第三主成分,便于可将西洋梨果实品质的评价因子进行简化。
综上所述,本发明具有以下有益效果:通过步骤1)在不同西洋梨品种的不同植株树冠的中部外围4个方位随机采摘无病虫害果实各20个,并将采摘的果实放置于4℃冰箱,待果实后熟进行测定,便于保证后续对各品种西洋梨果实品质性状测定的原始数据的准确性;通过步骤3)中采用SPSS软件和Excel软件对测定的原始数据进行初步处理与分析,便于对各品种西洋梨果实品质性状测定的原始数据进行初步整理与分析,从而便于后续对原始数据进行分析;通过步骤4)中对各品种西洋梨果实品质性状指标的主成分分析,便于提取出概括西洋梨品质性状基本信息量的主要因子指标,从而得到简化的果实品质评价指标;通过步骤5)的综合评价比较,能够计算出各西洋梨品种果实性状指标的综合得分,并根据综合得分的高低进行排序;通过步骤6)中的聚类分析,便于构建出西洋梨果实品质评价体系,从而便于为西洋梨果实的生产利用提供理论参考依据;通过步骤1)至步骤6)的西洋梨果实品质的评价方法,能明确西洋梨各品质指标之间的关系,并简化西洋梨品质性状的评价指标,并确定西洋梨果实的代表性品质指标,从而能够为筛选优良西洋梨品种提供科学的理论依据。
附图说明
图1是本发明实施例中的流程图。
具体实施方式
以下结合附图对本发明作进一步详细说明。
实施例:一种基于主成分分析评价西洋梨果实品质的方法,如图1所示,包括以下步骤:
1)待测果实样品准备,在果实成熟期,在不同西洋梨品种的不同植株树冠的中部外围4个方位随机采摘无病虫害果实各20个,并将采摘的果实放置于4℃冰箱,待果实后熟进行测定。
2)果实品质性状测定,确定果实品质性状指标,其中,果实品质性状指标包括果实外观品质指标和果实内质品质指标。果实外观品质指标包括单果重和果形指数。果实内质品质指标包括硬度、可溶性固形物含量、可溶性糖含量、可滴定酸含量、糖酸比和固酸比。根据确定的果实品质性状指标,对不同西洋梨品种的果实品质性状进行测定,并记录测定的原始数据。
3)数据处理与分析,采用SPSS软件和Excel软件,对测定的各品种西洋梨品质性状指标的原始数据进行初步处理与分析。
4)主成分分析,采用SPSS软件对测定的西洋梨品质性状指标的原始数据进行主成分分析,并结合主成分分析结果,采用SPSS软件将原始数据进行转换后进行因子分析,得因子分析结果,然后根据因子分析结果将西洋梨果实品质性状指标进行简化。
5)综合评价比较,结合步骤3)中的因子分析结果,计算出各品种西洋梨果实性状指标的综合得分,并根据综合得分的高低进行排序。
6)聚类分析,采用SPSS软件对测定的果实品质性状指标的数据进行系统聚类分析,将不同西洋梨品种按照遗传距离19进行分类。然后将聚类分析与综合评价比较结合,构建出西洋梨果实品质评价体系。
在本实施例中,各西洋梨品种果实性状指标的综合得分的计算方法为:通过公式Uxj=(Xj-Xmin)/(Xmax-Xmin),j=1,2,3…n计算出各综合指标的隶属函数值,其中,Xj表示第j个指标的值,Xmin表示某个种质第j个综合指标的最小值,Xmax表示第j个综合指标的最大值。然后通过公式计算出各综合指标的权重值,其中,表示第j个综合指标在所有综合指标中的重要程度即权重;Pj代表经主成分分析所得各种质第j个综合指标的贡献率。结合各综合指标的隶属函数值和各综合指标的权重值,通过公式Q=V1F1+V2F2+V3F3+...+VnFn计算出综合得分,其中,Fn为第n个因子得分,Vn为第n个因子的方差贡献率。在对各个品种西洋梨果实的品质进行评价时,通过步骤1)在不同西洋梨品种的不同植株树冠的中部外围4个方位随机采摘无病虫害果实各20个,并将采摘的果实放置于4℃冰箱,待果实后熟进行测定,便于保证后续对各品种西洋梨果实品质性状测定的原始数据的准确性。通过步骤3)中采用SPSS软件和Excel软件对测定的原始数据进行初步处理与分析,便于对各品种西洋梨果实品质性状测定的原始数据进行初步整理与分析,从而便于后续对原始数据进行分析。通过步骤4)中对各品种西洋梨果实品质性状指标的主成分分析,便于提取出概括西洋梨品质性状基本信息量的主要因子指标,从而得到简化的果实品质评价指标。通过步骤5)的综合评价比较,能够计算出各西洋梨品种果实性状指标的综合得分,并根据综合得分的高低进行排序。通过步骤6)中的聚类分析,便于构建出西洋梨果实品质评价体系,从而便于为西洋梨果实的生产利用提供理论参考依据。通过步骤1)至步骤6)的西洋梨果实品质的评价方法,能明确西洋梨各品质指标之间的关系,并简化西洋梨品质性状的评价指标,并确定西洋梨果实的代表性品质指标,从而能够为筛选优良西洋梨品种提供科学的理论依据。
步骤1)中不同品种的西洋梨包括:保利阿斯卡、伏茄梨、小伏洋梨、玉璧琳达、朱丽比恩、红茄梨、三季梨、巴梨、茄梨、盘克汉姆、红巴梨、博斯克、红安久、阿巴特、好本号、拉达娜、早金香、玛丽亚、Spalding、康弗伦斯、康德、Chispe、小早熟洋梨、斯塔、埃尔乐多、串普和哈代等27种。
在本实施例中,通过27个品种的西洋梨,便于对不同品种西洋梨果实品质性状指标的测定与数据分析。
步骤2)中对不同西洋梨品种的果实品质性状进行测定的具体方法为:
A、采用电子天平测量果实单果重。
B、采用游标卡尺测定果实的纵径和横径,纵径和横径之比即为果型指数。
C、采用硬度计测定果实硬度。
D、采用手持测糖仪测定可溶性固形物含量。
E、参照GB/12293-90果蔬中可滴定酸度的测定方法测定可滴定酸度。
F、采用斐林试剂法测定可溶性总糖含量。
G、采用可溶性固形物含量与可滴定酸含量的比值表示固酸比。
H、采用可溶性糖含量与可滴定酸含量的比值表示糖酸比。
在本实施例中,通过步骤A至步骤H,便于精确地测量出各品种西洋梨的果实单果重、果型指数、果实硬度、可溶性固形物含量、可滴定酸度、可溶性总糖测定、固酸比和糖酸比。
步骤2)中对原始数据进行处理,将数值规范到[0-1]之间。
在本实施例中,通过将原始数据处理的数值规范到[0-1]之间,便于避免量纲和数量级对原始数据处理的影响。
步骤4)中的主成分分析将步骤1)中的西洋梨果实的品质性状指标分为概括西洋梨品质性状的基本信息量的第一、第二主成分和第三主成分。第一主成分的代表指标为可滴定酸、固酸比和糖酸比。第二主成分的代表指标为单果重和硬度;第三主成分的代表指标为果形指数、可溶性固形物含量和可溶性糖含量。
在本实施例中,通过西洋梨果实的品质性状指标分为概括西洋梨品质性状的基本信息量的第一、第二主成分和第三主成分,便于将西洋梨果实品质的评价因子进行简化。
工作过程:在对各个品种西洋梨果实的品质进行评价的过程中,在不同西洋梨品种的不同植株树冠的中部外围4个方位随机采摘无病虫害果实各20个,并将采摘的果实放置于4℃冰箱,待果实后熟进行测定,能够保证后续对各品种西洋梨果实品质性状测定的原始数据的准确性。然后,确定果实品质性状指标,并对各品种西洋梨果实的品质性状指标进行测定。然后,利用SPSS软件和Excel软件对测定的原始数据进行初步处理与分析,便于对各品种西洋梨果实品质性状测定的原始数据进行初步整理与分析,从而便于后续对原始数据进行分析。通过对各品种西洋梨果实品质性状指标的主成分分析,便于提取出概括西洋梨品质性状基本信息量的主要因子指标,从而得到简化的果实品质评价指标。通过综合评价比较,能够计算出各西洋梨品种果实性状指标的综合得分,并根据综合得分的高低进行排序。通过聚类分析,并结合主成分分析结果,便于构建出西洋梨果实品质评价体系,从而便于为西洋梨果实的生产利用提供理论参考依据。通过步骤1)至步骤6)的西洋梨果实品质的评价方法,能明确西洋梨各品质指标之间的关系,并简化西洋梨品质性状的评价指标,并确定西洋梨果实的代表性品质指标,从而为筛选优良西洋梨品种提供科学的理论依据。
下面通过评价西洋梨果实品质的过程中的数据表来进一步阐述该评价西洋梨果实品质的方法的有益效果。
表1梨品种果实品质测定
对27份梨品种果实品质性状测定结果显示(表1)。如表1所示,不同材料的同一性状存在明显差异。单果重分布在69.3~388.7g,平均值为186.7g,变异系数为0.40,单果重最大的是‘埃尔乐多’。硬度分布在1.2~4.8,平均值3.2,变异系数为0.25,硬度最低的是‘哈代’。果形指数在1.05~1.91,果形指数均大于1,变异系数为0.14。可溶性固形物含量分布在11.6~15.0%,平均值为13.2%,变异系数为0.07,可溶性固形物含量最高的为‘盘克汉姆’。可溶性糖含量分布在7.85~9.60%,平均值为8.72%,变异系数为0.06。可滴定酸含量为0.13~0.26%,平均值为0.20,变异系数为0.14,可滴定酸含量最高的是玉璧琳达。糖酸比分布在31.40~58.50,平均值为44.65,变异系数为0.15。固酸比分布在44.61~91.25,平均值为67.98,变异系数为0.17。
表2主因子分析结果
对测定的西洋梨品质指标进行主成分分析,数据经转换后进行因子分析,可将8个因子转化为3个主因子,经方差最大正交旋转,得到旋转后因子的荷载矩阵。结果显示,前3个主成分的累计贡献率达到82.054%,表明前3个主成分已经包含了全部测定指标的主要信息,可以用前3个主成分概括这些性状的基本信息量。其中,第1主成分贡献率为52.035%,代表指标可滴定酸、固酸比和糖酸比,它们影响果实的酸甜等风味因素,它们在西洋梨果实评价中起关键作用。第2主成分贡献率为21.189%,主要包括果实单果重和硬度。决定第3主成分的是果形指数、可溶性固形物含量和可溶性糖。
表3西洋梨各主因子综合得分及比较
根据表3的数据结果表明,好本号、康弗伦斯和盘克汉姆综合得分靠前,玉璧琳达、拉达娜和哈代果实综合品质较差。
本具体实施例仅仅是对本发明的解释,其并不是对本发明的限制,本领域技术人员在阅读完本说明书后可以根据需要对本实施例做出没有创造性贡献的修改,但只要在本发明的权利要求范围内都受到专利法的保护。

Claims (5)

1.一种基于主成分分析评价西洋梨果实品质的方法,其特征是:包括以下步骤:
1)待测果实样品准备,在果实成熟期,在不同西洋梨品种的不同植株树冠的中部外围4个方位随机采摘无病虫害果实各20个,并将采摘的果实放置于4℃冰箱,待果实后熟进行测定;
2)果实品质性状测定,确定果实品质性状指标,其中,果实品质性状指标包括果实外观品质指标和果实内质品质指标;果实外观品质指标包括单果重和果形指数;果实内质品质指标包括硬度、可溶性固形物含量、可溶性糖含量、可滴定酸含量、糖酸比和固酸比;根据确定的果实品质性状指标,对不同西洋梨品种的果实的果实品质性状进行测定,并记录测定的原始数据;
3)数据处理与分析,采用SPSS软件和Excel软件,对测定的各品种西洋梨品质性状指标的原始数据进行初步处理与分析;
4)主成分分析,采用SPSS软件对测定的西洋梨品质性状指标的原始数据进行主成分分析,并结合主成分分析结果,采用SPSS软件将原始数据进行转换后进行因子分析,得因子分析结果,然后根据因子分析结果将西洋梨果实品质性状指标进行简化;
5)综合评价比较,结合步骤3)中的因子分析结果,计算出各品种西洋梨果实性状指标的综合得分,并根据综合得分的高低进行排序;
6)聚类分析,采用SPSS软件对测定的果实品质性状指标的数据进行系统聚类分析,将不同西洋梨品种按照遗传距离19进行分类;然后将聚类分析与综合评价比较结合,构建出西洋梨果实品质评价体系。
2.根据权利要求1所述的一种基于主成分分析评价西洋梨果实品质的方法,其特征是:步骤1)中不同品种的西洋梨包括:保利阿斯卡、伏茄梨、小伏洋梨、玉璧琳达、朱丽比恩、红茄梨、三季梨、巴梨、茄梨、盘克汉姆、红巴梨、博斯克、红安久、阿巴特、好本号、拉达娜、早金香、玛丽亚、Spalding、康弗伦斯、康德、Chispe、小早熟洋梨、斯塔、埃尔乐多、串普和哈代等27种。
3.根据权利要求1所述的一种基于主成分分析评价西洋梨果实品质的方法,其特征是:步骤2)中对不同西洋梨品种的果实品质性状进行测定的具体方法为:
A、采用电子天平测量果实单果重;
B、采用游标卡尺测定果实的纵径和横径,纵径和横径之比即为果型指数;
C、采用硬度计测定果实硬度;
D、采用手持测糖仪测定可溶性固形物含量;
E、参照GB/12293-90果蔬中可滴定酸度的测定方法测定可滴定酸度;
F、采用斐林试剂法测定可溶性总糖;
G、采用可溶性固形物含量与可滴定酸含量的比值表示固酸比;
H、采用可溶性糖含量与可滴定酸含量的比值表示糖酸比。
4.根据权利要求1所述的一种基于主成分分析评价西洋梨果实品质的方法,其特征是:步骤2)中对原始数据进行处理,将数值规范到[0-1]之间。
5.根据权利要求1所述的一种基于主成分分析评价西洋梨果实品质的方法,其特征是:步骤4)中的主成分分析将步骤1)中的西洋梨果实的品质性状指标分为概括西洋梨品质性状的基本信息量的第一、第二主成分和第三主成分;第一主成分的代表指标为可滴定酸、固酸比和糖酸比;第二主成分的代表指标为单果重和硬度;第三主成分的代表指标为果形指数、可溶性固形物含量和可溶性糖含量。
CN201910608785.3A 2019-07-08 2019-07-08 一种基于主成分分析评价西洋梨果实品质的方法 Pending CN110263879A (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201910608785.3A CN110263879A (zh) 2019-07-08 2019-07-08 一种基于主成分分析评价西洋梨果实品质的方法

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201910608785.3A CN110263879A (zh) 2019-07-08 2019-07-08 一种基于主成分分析评价西洋梨果实品质的方法

Publications (1)

Publication Number Publication Date
CN110263879A true CN110263879A (zh) 2019-09-20

Family

ID=67924924

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN201910608785.3A Pending CN110263879A (zh) 2019-07-08 2019-07-08 一种基于主成分分析评价西洋梨果实品质的方法

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN110263879A (zh)

Cited By (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN110751233A (zh) * 2019-11-07 2020-02-04 温州市洞头区水产科学技术研究所 一种养殖羊栖菜初级产品干品品质等级分类方法
CN111582931A (zh) * 2020-05-06 2020-08-25 浪潮软件股份有限公司 一种基于主成分分析的卷烟市场饱和度评价方法及系统
CN112163779A (zh) * 2020-10-14 2021-01-01 南开大学 一种梨果实品质的评价方法
CN113484278A (zh) * 2021-05-21 2021-10-08 北京农业智能装备技术研究中心 一种基于光谱和主成分分析的番茄综合品质无损检测方法

Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN101334392A (zh) * 2008-06-25 2008-12-31 北京信息科技大学 一种有毒有害物质预警分析方法及系统
CN103954734A (zh) * 2014-04-08 2014-07-30 广东省农业科学院蚕业与农产品加工研究所 一种适宜果汁加工的荔枝品质的测定和评价方法
CN105467081A (zh) * 2015-11-25 2016-04-06 中国烟草总公司重庆市公司 用于烟叶质量评价的烟叶化学常规指标权重赋值方法
CN107246892A (zh) * 2017-04-25 2017-10-13 宁夏农林科学院枸杞工程技术研究所 一种鲜食枸杞果实品质检测方法与品质综合评价方法
US10031118B1 (en) * 2017-06-20 2018-07-24 Institute of Food Science and Technology, CAAS Method of determining and evaluating quality of peanut raw material suitable for protein processing

Patent Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN101334392A (zh) * 2008-06-25 2008-12-31 北京信息科技大学 一种有毒有害物质预警分析方法及系统
CN103954734A (zh) * 2014-04-08 2014-07-30 广东省农业科学院蚕业与农产品加工研究所 一种适宜果汁加工的荔枝品质的测定和评价方法
CN105467081A (zh) * 2015-11-25 2016-04-06 中国烟草总公司重庆市公司 用于烟叶质量评价的烟叶化学常规指标权重赋值方法
CN107246892A (zh) * 2017-04-25 2017-10-13 宁夏农林科学院枸杞工程技术研究所 一种鲜食枸杞果实品质检测方法与品质综合评价方法
US10031118B1 (en) * 2017-06-20 2018-07-24 Institute of Food Science and Technology, CAAS Method of determining and evaluating quality of peanut raw material suitable for protein processing

Non-Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
刘卫星等: "我国北方花生品种产量品质性状的综合评价及聚类分析", 《江苏农业科学》 *
牟红梅等: "用主成分分析法选择‘莱阳仕梨’果实品质的评价因子", 《中国果树》 *

Cited By (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN110751233A (zh) * 2019-11-07 2020-02-04 温州市洞头区水产科学技术研究所 一种养殖羊栖菜初级产品干品品质等级分类方法
CN110751233B (zh) * 2019-11-07 2022-05-24 温州市洞头区水产科学技术研究所 一种养殖羊栖菜初级产品干品品质等级分类方法
CN111582931A (zh) * 2020-05-06 2020-08-25 浪潮软件股份有限公司 一种基于主成分分析的卷烟市场饱和度评价方法及系统
CN111582931B (zh) * 2020-05-06 2023-11-21 浪潮软件股份有限公司 一种基于主成分分析的卷烟市场饱和度评价方法及系统
CN112163779A (zh) * 2020-10-14 2021-01-01 南开大学 一种梨果实品质的评价方法
CN113484278A (zh) * 2021-05-21 2021-10-08 北京农业智能装备技术研究中心 一种基于光谱和主成分分析的番茄综合品质无损检测方法

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN110263879A (zh) 一种基于主成分分析评价西洋梨果实品质的方法
Szwagrzyk et al. Dynamics of seedling banks in beech forest: results of a 10-year study on germination, growth and survival
CN109187441B (zh) 基于冠层光谱信息的夏玉米含氮量监测模型的构建方法
CN110245420A (zh) 沿海防护林生物量和碳储量监测计量的方法
Jiang et al. Quantitative analysis of tomato yield and comprehensive fruit quality in response to deficit irrigation at different growth stages
CN112215090A (zh) 融合物候知识的遥感水稻制图方法及其应用
CN105248272B (zh) 一种油菜高光效核心种质的选育方法
Asanidze et al. Comparative morphometric study and relationships between the Caucasian species of wild pear (Pyrus spp.) and local cultivars in Georgia
CN112465366A (zh) 一种基于熵权topsis模型的柿果品质综合评价方法
CN109258371B (zh) 一种开花期红掌耐寒性的评价方法
CN114946504A (zh) 一种通过改变细胞壁结构改善柑橘果肉化渣性的方法
Sadiyah et al. Preliminary characterization of groundcherry (Physalis angulata) from East Java Province, Indonesia based on morpho-agronomic traits
CN112379049A (zh) 一种金煌芒果叶片营养元素营养诊断方法
Abdolahipour et al. Effect of time and amount of supplemental irrigation at different distances from tree trunks on quantity and quality of rain-fed fig production
Munyahali Nutrient requirements of cassava under different management systems in south kivu, DR Congo
CN101699964A (zh) 芍药品种‘紫凤羽’的营养诊断方法
CN109220415A (zh) 一种早香柚缺镁修复方法
Burton Phenotypic evaluation and genetic basis of anatomical and architectural root traits in the genus Zea
Salari et al. Preliminary evaluation of morphological and pomological characters to illustrate genetic diversity of apricots (Prunus armeniaca L.) in Afghanistan
NL2034835B1 (en) A desert vegetation biomass estimation system and method
CN113504186B (zh) 一种遥感估算小麦氮肥利用率的方法
Liu et al. EVALUATION OF TABLE CULTIVARS OF CHINESE JUJUBE (ZIZIPHUS JUJUBE MILL.) IN GRAVEL GOBI OF SOUTHERN XINJIANG
CN114648218A (zh) 基于区块链的茶叶品质预测分折装置及分析方法
Jelodar et al. Evaluation of tuber yield and some quantitative and qualitative traits of 15 promising potato genotypes in Ardebil region.
Yemer et al. Performance Evaluation of Small white Common Bean Genotypes in Eastern Amhara, Ethiopia

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
RJ01 Rejection of invention patent application after publication

Application publication date: 20190920

RJ01 Rejection of invention patent application after publication