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摘要：提出了一種基于高光譜與電子鼻融合的水果機械損傷識別方法。分別采用高光譜儀與電子鼻對無損傷、輕度機械損傷和重度機械損傷的番石榴進行采樣，提取特征信息后，運用主成分分析(PCA)、線性判別分析(LDA)、歐氏距離分析(ED)和模糊C均值聚類(FCM)對高光譜儀、電子鼻以及高光譜與電子鼻融合3種識別方法的識別效果進行了對比。PCA和LDA的分析結(jié)果表明，高光譜與電子鼻識別番石榴機械損傷是可行的，但單獨采用這兩種識別方法均無法對番石榴機械損傷程度進行分級。采用高光譜與電子鼻融合方法，結(jié)合LDA分析可以較好地識別番石榴機械損傷程度，比單一識別方法具有更好的識別效果。此外，LDA比PCA對番石榴機械損傷識別效果更佳。根據(jù)PCA、LDA和ED分析結(jié)果可以推測多源信息融合的分類識別方法既可獲取更多的樣本信息，提高相同樣本之間的聚類性，又可較多地保持單一分類識別方法得到的不同樣本之間的最大距離。根據(jù)FCM分析結(jié)果，高光譜識別、電子鼻識別和高光譜與電子鼻融合識別3種方法對番石榴機械損傷識別的正確率分別為89.74%、82.05%和97.44%，驗證了多源信息融合方法對提高水果機械損傷識別效果的可行性。

關(guān)鍵詞：番石榴，機械損傷，多源信息融合，高光譜，電子鼻