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一种基于可见-近红外光谱快速鉴别茶叶品种的新方法
作者姓名:李晓丽  何勇  裘正军
作者单位:浙江大学生物工程与食品科学学院,浙江,杭州,310029;浙江大学生物工程与食品科学学院,浙江,杭州,310029;浙江大学生物工程与食品科学学院,浙江,杭州,310029
基金项目:国家自然科学基金 , 高等学校博士学科点专项科研项目 , 高等学校优秀青年教师教学科研奖励计划 , 浙江省科技攻关项目
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。

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
文章编号:1000-0593(2007)02-0279-04
收稿时间:2005-12-12
修稿时间:2006-03-26
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