一种基于气味信息的多依果鲜度预测方法及系统

本申请公开了一种基于气味信息的多依果鲜度预测方法及系统，涉及气味识别，包括：采集不同成熟度和产地的多依果样本，获取相应样本的气味数据并提取多依果气味特征；计算多依果气味特征与多依果新鲜度之间的相关系数，根据相关系数通过二进制黑狼优化算法进行组合优化，得到最优气味特征；构建单隐藏层极限学习机ELM结构；采用改进的混沌麻雀搜索算法优化极限学习机ELM结构的隐藏层连接权重和阈值，得到多依果新鲜度预测模型；其中，改进的混沌麻雀搜索算法通过轮流采用Logistic映射、Chebyshev映射和Tent映射生成的混沌序列更新迭代优化过程中麻雀个体的位置。针对现有技术中多依果新鲜度预测不稳定，本申请在保证预测精度的同时提高了模型的稳定性。