Reifevorhersage von Nachernte-Kiwifrüchten mittels eines MOS-E-Nose in Kombination mit Chemometrie

Nachernte-Kiwifrüchte reifen weiterhin eine Zeit lang, bis sie die optimale "essreife" Stufe erreichen. Ohne die Früchte zu beschädigen, ist es sehr schwierig, die Reife von Nachernte-Kiwifrüchten mit konventionellen Mitteln zu bestimmen. In dieser Studie wurde eine elektronische Nase (E-Nase) mit 10 Metalloxid-Halbleiter (MOS) Gassensoren verwendet, um die Reife von Nachernte-Kiwifrüchten vorherzusagen. Drei verschiedene Merkmalsextraktionsmethoden (die Maximal-/Minimalwerte, die Differenzwerte und die 70. s-Werte) wurden eingesetzt, um Kiwifrüchte zu verschiedenen Reifezeitpunkten mittels linearer Diskriminanzanalyse (LDA) zu unterscheiden; die Ergebnisse zeigten, dass die Methode der 70. s-Werte die beste Leistung beim Unterscheiden von Kiwifrüchten in verschiedenen Reifestadien hatte, mit einer ursprünglichen Genauigkeitsrate von 100% und einer Kreuzvalidierungsgenauigkeitsrate von 99,4%. Partielle kleinste Quadrate Regression (PLSR), Support Vector Machine (SVM) und Random Forest (RF) wurden verwendet, um Vorhersagemodelle für die Gesamtreife, den Gehalt an löslichen Feststoffen (SSC) und die Festigkeit zu erstellen. Die Regressionsresultate zeigten, dass der RF-Algorithmus im Vergleich zu PLSR und SVM die beste Leistung bei der Vorhersage der Reifeindizes von Nachernte-Kiwifrüchten hatte, was verdeutlichte, dass die E-Nase-Daten hohe Korrelationen mit der Gesamtreife (Training: R² = 0,9928; Test: R² = 0,9928), SSC (Training: R² = 0,9749; Test: R² = 0,9143) und Festigkeit (Training: R² = 0,9814; Test: R² = 0,9290) hatten. Diese Studie demonstrierte, dass die E-Nase ein umfassender Ansatz zur Vorhersage der Reife von Nachernte-Kiwifrüchten durch Aroma-Volatiles sein könnte.