利用近红外光谱技术识别不同类别的茶叶

被引：17

作者：

蔡健荣 ^{[1
]}

吕强 ^{[1
]}

张海东 ^{[2
]}

陈全胜 ^{[1
]}

机构：

[1] 江苏大学生物与环境工程学院

[2] 云南农业大学工程技术学院

来源：

安徽农业科学 | 2007年 / 14期

关键词：

茶叶; 近红外光谱; KNN; 识别;

D O I：

10.13989/j.cnki.0517-6611.2007.14.001

中图分类号：

S571.1 [茶];

学科分类号：

0902 ; 090203 ;

摘要：

以龙井、碧螺春、祁红和铁观音4种中国名茶为对象,研究了采用近红外光谱结合K最近邻法(KNN)模式识别方法对茶叶进行识别与分类的可行性。选取6500～5500cm-(1 1538～1818 nm)波数范围内的光谱,通过标准正态变量变换(SNV)预处理后,利用KNN的模式识别方法建立识别模型。结果表明,4主成分因子建立的KNN判别模型最佳,模型对训练集与预测集中样本的识别率都达到100%。该结论为快速准确识别茶叶提供了一种新思路。

引用

页码：4083 / 4084

页数：2