基于独立组分分析和BP神经网络的可见/ 近红外光谱稻谷年份的鉴别

• 作者: 何勇 曹芳 邵咏妮
• 来源期刊: 红外与毫米波学报
• 学科: 农学
• 关键词: 可见/近红外光谱 稻谷 独立组分分析 BP神经网络
• 年，卷（期）: 2007,（6）
• 页码范围: 433-436
• 页数: 4页
• 分类号: S511.2|S511.3|TH744.1
• 字数: 3626字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:1001-9014.2007.06.008

摘要

建立了一种基于独立组分分析的可见/近红外光谱反射技术快速鉴别稻谷年份的新方法.首先用独立组分分析方法获取不同年份稻谷的可见/近红外光谱载荷图,将载荷图中相关性最大的波段(特征波段)作为人工神经网络的输入建立稻谷年份的鉴别模型.每个年份40个样本,3个年份共120个样本用来建立BP神经网络模型,剩余的3个年份各20个样本用于预测.预测的结果表明,准确率达到100%.同时通过独立组分分析,得到了稻谷主要成分对应的敏感波段.说明本文提出的基于独立组分分析的方法具有很好的鉴别效果,为稻谷的年份鉴别提供了一种新方法.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	何勇	浙江大学生物系统工程与食品科学学院	511	9054	45.0	65.0
2	邵咏妮	浙江大学生物系统工程与食品科学学院	28	590	14.0	24.0
3	曹芳	浙江大学生物系统工程与食品科学学院	8	269	7.0	8.0