پژوهش‌های مکانیک ماشینهای کشاورزی

پژوهش‌های مکانیک ماشینهای کشاورزی

به کارگیری روش جنگل تصادفی در راستای تعیین میزان قند، اسیدیته و سختی گیلاس با بهره مندی از تکنیک طیف سنجی (Vis-NIR)

نوع مقاله : مقاله پژوهشی

نویسندگان
1 دانشگاه محقق اردبیلی- گروه مهندسی بیوسیستم- دانشکده کشاورزی و منابع طبیعی- دانشگاه محقق اردبیلی- اردبیل- ایران
2 'گروه مهندسی بیوسیستم، دانشکده کشاورزی و منابع طبیعی، دانشگاه محقق اردبیلی، اردبیل-ایران
چکیده
این مطالعه به بررسی کاربرد الگوریتم جنگل تصادفی در رابطه با تکنیک‌های طیف‌سنجی، به‌ویژه طیف‌سنجی مادون قرمز نزدیک مرئی (Vis-NIR)، برای پیش‌بینی ویژگی‌های کیفیت کلیدی گیلاس می‌پردازد. هدف این مقاله ارایه یک روش قابل اعتماد و کارآمد برای ارزیابی غیر مخرب محتوای قند، اسیدیته و سختی، عوامل مهم تعیین کننده کیفیت گیلاس و پذیرش مصرف کننده، می باشد. در این مطالعه ۲۰۰ نمونه تصادفی از محصول گیلاس تهیه شد. داده های طیفی به دست آمدند. در ادامه داده‌های طیفی به‌دست‌آمده از طیف‌سنجی Vis-NIR توسط روش Relief مورد ارزیابی قرار گرفته و برای هر کدام از مقادیر متغیرهای وابسته (مقادیر قند، اسیدیته و سفتی)، پنج طول موج موثر به طور جداگانه انتخاب شدند. در ادامه طول موج های موثر انتخاب شده به‌عنوان ویژگی‌های ورودی برای مدل جنگل تصادفی، که بر روی مجموعه داده‌ای شامل نمونه‌هایی با محتوای قند، سطوح اسیدیته و اندازه‌گیری‌های سختی شناخته شده آموزش داده می‌شود، استفاده شدند. عملکرد مدل از نظر دقت پیش‌بینی و استحکام از طریق اعتبارسنجی متقابل و آزمایش مستقل ارزیابی با به کارگیری میانگین مربعات خطا (RMSE) و ضریب همبستگی (CC) مورد ارزیابی قرار گرفت. نتایج نشان‌دهنده اثربخشی الگوریتم جنگل تصادفی در پیش‌بینی دقیق محتوای قند، اسیدیته و سختی گیلاس بر اساس اطلاعات طیفی است. رویکرد پیشنهادی یک راه حل سریع، غیر مخرب و مقرون به صرفه برای ارزیابی کیفیت در صنعت گیلاس ارائه می‌کند و تولیدکنندگان و ذینفعان را قادر می‌سازد تا تصمیم‌گیری آگاهانه در مورد برداشت، مرتب‌سازی و فرآیندهای پس از برداشت بگیرند.
کلیدواژه‌ها
موضوعات

Andersen, P. V., Afseth, N. K., Aaby, K., Gaarder, M. Ø., Remberg, S. F., & Wold, J. P. (2023). Prediction of chemical and sensory properties in strawberries using Raman spectroscopy. Post-harvest Biology and Technology, 201: 112370.
 
Cao, J., Li, X., Liu, Y., Leng, F., Li, X., Sun, C., & Chen, K. (2015). BioassayBased Isolation and Identification of Phenolics from Sweet Cherry That Promote Active Glucose Consumption by HepG2 Cells. Journal of food science, 80(2): C234-C240.
 
Díaz-Mula, H. M., Castillo, S., Martínez-Romero, D., Valero, D., Zapata, P. J., Guillén, F., & Serrano, M. (2009). Sensory, nutritive and functional properties of sweet cherry as affected by cultivar and ripening stage. Food Science and Technology International, 15(6): 535-543.
 
Fazari, A., Pellicer-Valero, O. J., Gómez-Sanchıs, J., Bernardi, B., Cubero, S., Benalia, S., Zimbalatti, G., & Blasco, J. (2021). Application of deep convolutional neural networks for the detection of anthracnose in olives using VIS/NIR hyperspectral images. Computers and Electronics in Agriculture, 187: 106252.
 
Genuer, R., Poggi, J.-M., Genuer, R., & Poggi, J.-M. (2020). Random forests. Springer.
 
Guo, Y., Ni, Y., & Kokot, S. (2016). Evaluation of chemical components and properties of the jujube fruit using near infrared spectroscopy and chemometrics. Spectrochimica Acta Part A: Molecular and Biomolecular Spectroscopy, 153: 79-86.
 
Kalopesa, E., Gkrimpizis, T., Samarinas, N., Tsakiridis, N. L., & Zalidis, G. C. (2023). Rapid Determination of Wine Grape Maturity Level from pH, Titratable Acidity, and Sugar Content Using Non-Destructive In Situ Infrared Spectroscopy and Multi-Head Attention Convolutional Neural Networks. Sensors, 23(23): 9536.
 
Kim, S. Y., Hong, S. J., Kim, E., Lee, C. H., & Kim, G. (2023). Application of ensemble neural-network method to integrated sugar content prediction model for citrus fruit using Vis/NIR spectroscopy. Journal of Food Engineering, 338: 111254.
 
Kira, K., & Rendell, L. A. (1992). A practical approach to feature selection. In Machine learning proceedings 1992. Elsevier. pp. 249-256
 
Lu, R. (2001). Predicting firmness and sugar content of sweet cherries using near–infrared diffuse reflectance spectroscopy. Transactions of the ASAE, 44(5): 1265.
 
Mahmoodi-Eshkaftaki, M., Mahbod, M., & Ghenaatian, H. R. (2024). Non-destructive estimation of biomass characteristics: Combining hyperspectral imaging data with neural networks. Renewable energy, 224: 120137.
 
Parmar, A., Katariya, R., & Patel, V. (2019). A review on random forest: An ensemble classifier. International conference on intelligent data communication technologies and internet of things (ICICI) 2018.
 
Pourdarbani, R., Sabzi, S., & Arribas, J. I. (2021). Non-destructive estimation of three apple fruit properties at various ripening levels with optimal Vis-NIR spectral wavelength regression data. Heliyon, 7(9).
 
Pourdarbani, R., Sabzi, S., Kalantari, D., & Arribas, J. I. (2020). Non-destructive visible and short-wave near-infrared spectroscopic data estimation of various physicochemical properties of Fuji apple (Malus pumila) fruits at different maturation stages. Chemometrics and Intelligent Laboratory Systems, 206: 104147.
 
Rong, D., Wang, H., Ying, Y., Zhang, Z., & Zhang, Y. (2020). Peach variety detection using VIS-NIR spectroscopy and deep learning. Computers and Electronics in Agriculture, 175: 105553.
 
Ruiz-Altisent, M., Ruiz-Garcia, L., Moreda, G., Lu, R., Hernandez-Sanchez, N., Correa, E., Diezma, B., Nicolaï, B., & García-Ramos, J. (2010). Sensors for product characterization and quality of specialty crops—A review. Computers and Electronics in agriculture, 74(2): 176-194.
 
Shao, Y., Xuan, G., Hu, Z., Gao, Z., & Liu, L. (2019). Determination of the bruise degree for cherry using Vis-NIR reflection spectroscopy coupled with multivariate analysis. PloS One, 14(9): e0222633.
 
Timm, E., Guyer, D., Brown, G., & Schulte, N. (1995). Michigan sweet cherry color measurement and prototype color chip development. Applied Engineering in Agriculture, 11(3): 403-407.
 
Urbanowicz, R. J., Meeker, M., La Cava, W., Olson, R. S., & Moore, J. H. (2018). Relief-based feature selection: Introduction and review. Journal of biomedical informatics, 85: 189-203.
 
Walsh, J., Neupane, A., & Li, M. (2024). Evaluation of 1D convolutional neural network in estimation of mango dry matter content. Spectrochimica Acta Part A: Molecular and Biomolecular Spectroscopy, 124003.
 
Zhang, C., & Ma, Y. (2012). Ensemble machine learning: methods and applications. Springer.