简介： 本发明公开了基于特征选择的人工鼻冰箱食物新鲜度检测方法及系统,基于人工鼻系统，通过人工鼻系统采集获得冰箱内温湿度信息和各食物挥发气体样本的样本响应信号，构成数据矩阵，对其进行滤波处理、修正补偿、特征提取、标准化处理、冗余特征过滤删除、对样本数据进行特征加权获得加权后特征集，运用BP神经网络训练获得食物新鲜度检测模型，实现对食物新鲜度的分类检测。本发明有效解决了冰箱食品新鲜度无法快速无损高效检测的问题，解决冗余特征较多，模型训练时间长的问题，提高了冰箱食物新鲜度的预测准确度，克服了传统的感官预测方法具有较强的主观性以及使用阈值判断食品新鲜度方法的局限性。