共 3 条
一种基于可见-近红外光谱快速鉴别茶叶品种的新方法
被引:68
作者:
李晓丽
何勇
裘正军
机构:
[1] 浙江大学生物工程与食品科学学院
来源:
基金:
高等学校博士学科点专项科研基金;
关键词:
可见-近红外光谱;
茶叶;
品种;
主成分分析;
人工神经网络;
鉴别;
D O I:
暂无
中图分类号:
S571.1 [茶];
学科分类号:
0902 ;
090203 ;
摘要:
提出了一种用可见-近红外光谱技术快速无损鉴别茶叶品种的新方法。应用可见-近红外光谱仪测定5个品种茶叶的光谱曲线,用主成分分析法对不同品种茶叶进行聚类分析并获得茶叶的可见-近红外光谱数据的主成分,再结合人工神经网络技术建立模型进行品种鉴别。主成分分析表明,以主成分1和2对所有建模样本的得分值做出的得分图,对不同种类茶叶具有较好的聚类作用,可以定性分析茶叶种类。把主成分分析得到的前6个主成分作为神经网络的输入,茶叶品种值作为神经网络的输出,通过5个茶叶品种共125个样本的训练和学习,建立了茶叶品种鉴别的3层BP人工神经网络模型,对未知的25个样本进行鉴别,品种识别准确率达到100%。说明本文提出的方法具有很好的分类和鉴别作用,为茶叶的品种快速鉴别提供了一种新方法。
引用
收藏
页码:279 / 282
页数:4
相关论文