棉花害虫具有隐蔽性、迁飞性和突发性特点,并且影响因素众多,棉花虫害准确地诊断是农业领域的难点问题.该研究以受到棉铃虫侵害的花铃期棉花为研究对象,采用电子鼻对不同处理的棉花挥发物进行检测.研究表明,主成分分析(Principal Component Analysis,PCA)和聚类分析结果显示健康棉花释放的挥发物具有明显的昼夜节律性,健康棉花与虫害棉花差异性显著.径向基函数神经网络(Radial Basis Function Neural Network,RBFNN)对8个不同时间的4组虫害棉花处理进行分析,测试集判别总的正确率为73.4％,健康棉花对照组测试集判别正确率100％,误判样本出现在3个虫害处理之间.当不考虑时间因素建立虫害棉花统一的预测模型,RBFNN模型对健康棉花对照组的预测正确率均达到了100％,分析结果可以作为花铃期棉花是否遭受棉铃虫侵害的依据,说明电子鼻可以作为棉花虫害发生的有效监测手段,在农作物虫害监测领域具有潜在的应用价值.
电子鼻 神经网络 预测 棉花 棉铃虫 模式识别