【技術實現步驟摘要】
本專利技術涉及農作物品質評價，具體為一種野櫻莓綜合品質評價方法及系統。
技術介紹
1、野櫻莓，又稱不老莓，學名黑果腺肋花楸，果實呈球形，味甜酸且帶有微澀，成熟的果實外觀為黑紫色，果肉為暗紅色，黑果腺肋花楸原產于北美東部，截止目前，野櫻莓已在我國得到廣泛種植。
2、野櫻莓富含多種生物活性物質，其果實中的花青素、酚酸、黃酮醇和原花青素等多種酚類物質是已知植物中含量最高的，具有較強的抗氧化、抗菌、降血糖、防衰老等功效，2018年野櫻莓獲批入國家《新食品原料》名單，目前國內野櫻莓產業主要集中在東北和華北地區，由于各地域土壤、氣候有所不同，且國內沒有標準化的品質評價體系來規范其種植、生產，導致不同產區的果實質量參差不齊，果實綜合利用率不高，因此有必要構建易行、普適的野櫻莓果實品質評價體系，以規范野櫻莓種植產業、提升各產區野櫻莓果實的質量及綜合利用率，為此我們提出了一種野櫻莓綜合品質評價方法及系統。
技術實現思路
1、針對現有技術的不足，本專利技術提供了一種野櫻莓綜合品質評價方法及系統，解決了上述
技術介紹
中提出的問題。
2、為實現以上目的，本專利技術通過以下技術方案予以實現：一種野櫻莓綜合品質評價方法，包括以下步驟：
3、s1.樣本采集，首先采集10種以上野櫻莓果實樣本，野櫻莓果實樣本經過清洗、勻漿后測定七項品質指標，七項品質指標包括總酚含量、總類黃酮含量、總花青素含量、總單寧含量、總黃烷三醇含量、可溶性固形物含量及糖酸比；
4、s2.構建野櫻莓
5、s3.按照公式對野櫻莓果實質量矩陣x進行標準化，獲得野櫻莓果實質量評價矩陣其中zij代表所收集的第i種野櫻莓果實樣本的第j項品質指標測定值的標準化值；
6、s4.基于野櫻莓果實質量評價矩陣z建立主成分分析品質評價模型，并計算主成分分析綜合品質得分，記為q1；
7、s5.基于野櫻莓果實質量評價矩陣z建立灰色關聯度品質評價模型，并計算灰色關聯度綜合品質得分，記為q2；
8、s6.基于野櫻莓果實質量評價矩陣z建立熵權-topsis品質評價模型，并計算熵權-topsis綜合品質得分，記為q3；
9、s7.對s4、s5、s6中的q1、q2、q3進行平均值計算，計算出的q1、q2、q3的平均值作為野櫻莓果實質量最終綜合品質得分q，q值越高的野櫻莓果實樣品，綜合品質越強；
10、s8.測定任一新種類野櫻莓的7項品質指標值，進行標準化后代入主成分分析、灰色關聯度及熵權-topsis品質評價模型計算q1、q2、q3，并計算q值，根據q值判斷野櫻莓果實的綜合品質。
11、優選的，所述s1中7項品質指標的測定方法為：
12、酚類成分提取液制備：稱取4g野櫻莓果漿于50ml離心管中，加入20ml鹽酸甲醇溶液(60％甲醇，0.1％鹽酸)，于30℃、200w功率下超聲提取30min，4℃下10000rpm離心10min，收集上清液；
13、沉淀物中依次加入20ml、10ml鹽酸甲醇溶液重復以上提取步驟兩次；
14、合并3次所有上清液定容至50ml，得到提取液，提取液用于總酚含量、總類黃酮含量、總花青素含量、總單寧含量及總黃烷三醇含量的測定；
15、總酚含量：采用folin-ciocalteu法測定；
16、總類黃酮含量：采用nano2-al(no3)3比色法測定；
17、總花青素含量：采用ph示差法測定；
18、總單寧含量：采用酸化香草醛法測定；
19、總黃烷三醇含量：采用p-dmaca-hcl法測定；
20、可溶性固形物含量：使用手持糖度儀對果漿進行測定；
21、糖酸比：采用gb12456-2021的酸堿滴定法進行測定果漿可滴定酸含量，后按照公式計算，得到糖酸比。
22、優選的，所述s4中主成分分析品質評價模型的建立方法為：
23、s4.1.確定主成分個數：采用spss數據分析軟件對z矩陣進行主成分分析，獲得各主成分方差貢獻率及特征值，以主成分特征值>1的原則來確定主成分個數，分別記為p1、p2···pk；
24、s4.2.計算特征向量：將各指標變量的成分矩陣對應值除以主成分相對應的特征值開平方根，得到主成分中每個指標所對應的系數，即特征向量，p1的特征向量記為a11、a12···a17，p2的特征向量記為a21、a22···a27，···，pk的特征向量記為ak1、ak2···ak7，第i個野櫻莓樣品的主成分方程分別為
25、
26、s4.3.建立品質評價模型：以不同主成分的方差貢獻率βu(u＝1、2···k)為加權系數，利用函數q1＝β1p1+β2p2+···+βkpk，建立野櫻莓主成分分析品質評價模型，將對應數值代入函數，即可計算野櫻莓主成分分析綜合品質得分q1。
27、優選的，s5中灰色關聯度品質評價模型的建立方法為：
28、s5.1.母序列構造：基于野櫻莓果實質量評價矩陣z構造母序列其中ui表示z矩陣第i行數值中的最大值；
29、s5.2.關聯系數計算：基于矩陣z及矩陣u，進一步構建矩陣其中vij＝ui-zij，選取矩陣v中的最小值記為a，最大值記為b；
30、s5.3.灰色關聯度計算：構建關聯系數矩陣其中基于矩陣進一步構建灰色關聯度矩陣g＝[g1?g2…gj…g7]，其中gj表示ρ矩陣中第j列數據的平均值；
31、s5.4.指標權重計算：構建指標權重矩陣w＝[w1?w2…wj…w7]，其中
32、s5.5.建立品質評價模型：第i個野櫻莓樣品的灰色關聯度品質評價模型即為將對應數值代入函數，即可計算野櫻莓灰色關聯度綜合品質得分q2。
33、優選的，所述s6中熵權-topsis品質評價模型的建立方法為：
34、s6.1.概率矩陣構建：基于野櫻莓果實質量評價矩陣z構造概率矩陣其中
35、s6.2.信息熵計算：基于矩陣p構建信息熵矩陣e＝[e1?e2…ej…e7]，其中
36、s6.3.指標權重計算：定義信息效用值矩陣m＝[m1?m2…mj…m7]，其中mj＝1-ej，并進一步計算每個指標的熵權矩陣w＝[w1?w2…wj…w7]，其中
37、s6.4.理想最優解及理想最劣解矩陣構建：基于野櫻莓果實質量評價矩陣z構建理想最優解矩陣及理想最劣解矩陣其中及分別為z矩陣中第j列數據中的最大值及最小值；
38、s6.5.計算最優解及最劣解距離：第i個野櫻莓樣品與最優解距離及最劣解的距離分別通過公式及
39、s6.6.建立品質本文檔來自技高網...
【技術保護點】
1.一種野櫻莓綜合品質評價方法，其特征在于：包括以下步驟：
2.根據權利要求1所述的一種野櫻莓綜合品質評價方法，其特征在于：所述S1中7項品質指標的測定方法為：
3.根據權利要求1所述的一種野櫻莓綜合品質評價方法，其特征在于：所述S4中主成分分析品質評價模型的建立方法為：
4.根據權利要求1所述的一種野櫻莓綜合品質評價方法，其特征在于：S5中灰色關聯度品質評價模型的建立方法為：
5.根據權利要求1所述的一種野櫻莓綜合品質評價方法，其特征在于：所述S6中熵權-TOPSIS品質評價模型的建立方法為：
6.一種野櫻莓品質評價系統，其特征在于：所述野櫻莓品質評價系統包括存儲器、用于存儲的計算機程序及處理器，所述處理器調用于存儲器中存儲的計算機程序，所述野櫻莓品質評價系統用于執行權利要求1至5任一項所述的野櫻莓綜合品質評價方法。
【技術特征摘要】
1.一種野櫻莓綜合品質評價方法，其特征在于：包括以下步驟：
2.根據權利要求1所述的一種野櫻莓綜合品質評價方法，其特征在于：所述s1中7項品質指標的測定方法為：
3.根據權利要求1所述的一種野櫻莓綜合品質評價方法，其特征在于：所述s4中主成分分析品質評價模型的建立方法為：
4.根據權利要求1所述的一種野櫻莓綜合品質評價方法，其特征在于：s5中灰色關聯度品質...
【專利技術屬性】
技術研發人員：王淑娟，魏麗萍，高健，張曉暉，王志永，李峰，
申請(專利權)人：神農智華生物科技山西有限公司，
類型：發明
國別省市：
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