基于近红外的Fisher分类法识别茶叶原料品种的研究

被引：32

作者：

周健 ^{[1
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成浩 ^{[1
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叶阳 ^{[1
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王丽鸳 ^{[1
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贺巍 ^{[2
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刘栩 ^{[1
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陆文渊 ^{[1
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机构：

[1] 中国农业科学院茶叶研究所茶树资源与改良研究中心国家茶树改良中心

[2] 南京农业大学

来源：

光学学报 | 2009年 / 29卷 / 04期

基金：

浙江省自然科学基金;

关键词：

光学鉴别; 茶; 原料品种识别; 近红外; 逐步回归;

D O I：

暂无

中图分类号：

TS272.7 [产品标准与检验];

学科分类号：

090203 ;

摘要：

提出一种可对成品茶的原料品种进行准确识别的方法。在实验中对不同原料品种（龙井43#与其他品种）制成的茶叶样本进行近红外光谱的采集,通过主成分分析（principal component analysis,PCA）后获得了20个主成分,利用逐步回归法筛选出8个主成分作为自变量,建立茶叶原料品种的Fisher识别函数对成品茶的原料品种进行识别分析。实验结果表明建立的识别函数能很好地对茶叶的原料品种进行准确识别,在定标集中的识别准确率达到了96.8%,并且利用外部样本进行验证的识别准确率也达到了93.5%。本实验证实了利用PCA和Fisher识别组合分析识别成品茶原料品种的可行性。

引用

页码：1117 / 1121

页数：5

共 14 条

[1] 可见/近红外光谱法无损检测赣南脐橙可溶性固形物 [J].