基于近红外光谱的番茄农药残留无损检测方法研究

以湖北地区番茄样品为研究对象,对获取的光谱特征信息进行分析,确定了矢量归一化法为最优光谱预处理方法;对各个信息的主成分因子进行了优化,通过主成分分析提取主成分得分向量构成模式识别的输入,利用BP神经网络方法建立番茄有机磷农药残留的无损检测模型。结果表明,当光谱信息主成分因子数为3时,建立的模型最优,预测的识别率达到0.96,训练误差为0.015,相关系数达到0.971。