基于可见-近红外光谱的可乐品牌鉴别方法研究

• 作者: 何勇 毛静渊 裘正军 陆江锋
• 来源期刊: 光谱学与光谱分析
• 学科: 工学
• 关键词: 可见-近红外光谱 可乐 主成分分析 人工神经网络 鉴别
• 年，卷（期）: 2007,（8）
• 页码范围: 1543-1546
• 页数: 4页
• 分类号: TS275.3
• 字数: 2971字
• 语种: 中文

摘要

提出了一种采用可见-近红外光谱分析技术快速鉴别可乐品牌的新方法.采用美国ASD公司的便携式光谱仪对三种不同品牌的可乐进行光谱分析,各获取55个样本数据.将样本随机分成150个建模样本和15个预测样本,采用平均平滑法和标准归一化方法对样本数据进行预处理,再用主成分分析法对光谱数据进行聚类分析并获得各主成分数据.将建模样本的主成分数据作为BP网络的输入变量,可乐品牌作为输出变量,建立三层人工神经网络鉴别模型,并用模型对15个预测样本进行预测.结果表明,预测准确率为100%,实现了可乐品牌快速、准确的鉴别.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	裘正军	浙江大学生物系统工程与食品科学学院	55	978	16.0	29.0
2	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
3	陆江锋	浙江大学生物系统工程与食品科学学院	10	113	7.0	10.0
4	毛静渊	浙江大学生物系统工程与食品科学学院	1	31	1.0	1.0