[发明专利]基于改进粒子群算法的果蔬呼吸速率模型参数估计方法

权利要求书

1.一种基于改进粒子群算法的果蔬呼吸速率模型参数估计方法，其特征在于：包括以下步骤：

(1)构建果蔬呼吸速率模型；

(2)粒子群参数初始化；

(3)计算适应度值，更新粒子速度和位置；

(4)更新全局最优粒子；

(5)更新全局最差粒子；

(6)调整学习权重；

(7)达到收敛条件或最大迭代次数，是则进入下一步，否则回到步骤(3)；

(8)输出最优值；

2.根据权利要求1所述的基于改进粒子群算法的果蔬呼吸速率模型参数估计方法，其特征在于：

包括以下步骤：

(1)建立基于温度、成熟度和存储时间共同影响的果蔬呼吸速率模型如下：

其中，和分别为存储温度T、成熟度Ma和存储时间t条件下O₂和CO₂的呼吸速率，mL/(kg·h)；和分别为O₂和CO₂的基础呼吸速率,mL/(kg·h)；α、β分别为O₂和CO₂呼吸速率模型的温度系数；μ、ν分别为O₂和CO₂呼吸速率模型的成熟度系数；ρ、σ分别为O₂和CO₂呼吸速率模型的存储时间系数；

(2)对果蔬进行采后处理，使用果实硬度计分别测量实验前后果蔬硬度，对绿叶类蔬菜，测量其茎部硬度，其余测量果肉组织硬度。在不同存储温度条件下，测量气调包装内CO₂、O₂的气体浓度，根据气体浓度分别计算CO₂、O₂的呼吸速率；

(3)构建CO₂、O₂呼吸速率模型的适应度函数，通过改进粒子群算法求解果蔬呼吸速率模型参数。

3.根据权利要求2所述的基于改进粒子群算法的果蔬呼吸速率模型参数估计方法，其特征在于：

步骤(2)中所述的采后处理及硬度测量，是指采摘后的果蔬经过清洗、风干、在实验温度T_test下预冷30min，使用果实硬度计对果蔬进行硬度测量；

步骤(2)中所述的不同存储温度条件下测量气调包装内CO₂、O₂的气体浓度及计算CO₂、O₂的呼吸速率，是指选用带盖玻璃罐，放入果蔬后封闭，每隔4小时通过盖上小孔使用顶空气体分析仪测量玻璃罐内O₂和CO₂浓度，每隔一天稍微打开盖子防止O₂浓度过低造成无氧呼吸,t时刻O₂和CO₂呼吸速率按公式(3)、(4)计算；

其中，分别为果蔬在t时刻关于O₂和CO₂的呼吸速率,mL/(kg·h)；分别为t时刻O₂和CO₂的浓度,％；分别为初始时刻O₂和CO₂的浓度,％；V_f为顶空自由体积，mL；t、t_i分别为当前时刻和初始时刻，h；W为果蔬质量，kg。

4.根据权利要求2所述的基于改进粒子群算法的果蔬呼吸速率模型参数估计方法，其特征在于：步骤(2)中所述的不同存储温度条件下，是指分别在5、15、25℃条件下进行预冷和实验。