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龙图腾网获悉华南农业大学申请的专利一种基于气体传感器的水果果实损伤的分析检测方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN116879409B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-17发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202310859061.2，技术领域涉及：G01N29/44；该发明授权一种基于气体传感器的水果果实损伤的分析检测方法是由谢家兴;谌文;王嘉鑫;李君;陈绍楠;付仙冰;余振邦;孙道宗;陈立业设计研发完成，并于2023-07-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于气体传感器的水果果实损伤的分析检测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于气体传感器的水果果实损伤的分析检测方法，包括：通过传感器阵列采集被检测水果果实的传感器响应信号，并对传感器响应信号进行滤波处理；对滤波处理后的传感器响应信号进行特征提取，构建特征矩阵；通过传感器滤波得到被检测水果果实及对应检测环境的特征值构建特征向量；采用特征选择算法对所述初始特征数据进行三阶段的特征选择，最终得到输入特征组合；将所述输入特征组合输入至改进粒子群优化的支持向量机模型，进行多任务的识别预测，运用损伤计算公式得到果实损伤数据。本发明能够提升果实损伤预测检测精度，实现有效的果实损伤定性定量输出，可以满足便携式检测设备的方法需求。

本发明授权一种基于气体传感器的水果果实损伤的分析检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于气体传感器的水果果实损伤的分析检测方法，其特征在于，所述气体传感器包括对多种气体均具有响应的多功能传感元件以及分别对所述多种气体具有响应的多个单一传感元件，所述单一传感元件在对应的气体的不同浓度值下具有不同的响应值； 所述分析检测方法包括以下步骤： S1、通过传感器阵列采集被检测水果果实的传感器响应信号，并对所述被检测水果果实的传感器响应信号进行滤波处理； S2、对滤波处理后的所述被检测水果果实的传感器响应信号进行特征提取，构建特征矩阵；通过传感器滤波得到所述被检测水果果实及对应检测环境的特征值构建特征向量；并对各数据进行归一化处理得到初始特征数据； S3、采用特征选择算法对所述初始特征数据进行三阶段的特征选择，最终得到输入特征组合； 所述步骤S3包括：S31、对所述初始特征数据进行相关性分析，并剔除相关系数达到设定阈值的特征得到第一阶段的特征；S32、使用所述第一阶段的特征计算各输入特征与多任务输出特征的最大信息系数，得到特征重要度，剔除小于特征重要度阈值的特征得到第二阶段的特征；S33、将所述第二阶段的特征代入改进粒子群优化的支持向量机模型进行多任务检测，并逐步迭代提升多任务的检测的精度，得到最优的输入特征组合； 所述步骤S33包括：S331、将所述第二阶段对损伤程度任务和损伤时间任务的特征排序组合分别逐步代入改进粒子群优化的支持向量机模型，得到特征增加时的训练集均方根误差；S332、当损伤程度任务和损伤时间任务的训练集均方根误差达到稳态值时，获取此时两任务的特征组合，将两任务的特征组合取交集得到主特征组合，其余作为次特征组合，并对次特征组合各特征根据两任务特征重要度累加值排序；S333、将S332所述的主特征组合代入改进粒子群优化的支持向量机模型，并逐步根据次特征组合排序加入特征，计算模型训练的决定系数，当训练集决定系数达到稳态时，确定最优输入特征组合； S4、将所述输入特征组合输入至改进粒子群优化的支持向量机模型，进行多任务的识别预测，运用损伤计算公式得到所述被检测水果果实的果实损伤数据。

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