基于近红外光谱技术的大米品种快速鉴别方法

• 作者: 何勇 周子立 张瑜 李晓丽 邵咏妮
• 来源期刊: 农业工程学报
• 学科: 农学
• 关键词: 可见-近红外光谱 大米 主成分分析 小波变换 人工神经网络
• 年，卷（期）: 2009,（8）
• 所属期刊栏目: 农业信息与电气技术
• 页码范围: 131-135
• 页数: 5页
• 分类号: O657.3|S602.3
• 字数: 3845字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1002-6819.2009.08.024

摘要

为探索大米无损检测技术,提出了一种基于可见-近红外光谱技术快速、无损鉴别大米品种的新方法.首先采用主成分分析法对大米品种进行聚类,然后利用小波变换技术提取光谱特征信息,把光谱特征信息作为人工神经网络的输入建立品种识别模型,对大米品种进行鉴别.从每种大米60个样本共计180个样本中随机抽取150个样本(每种50个样本)用来建立神经网络模型,剩下的30个大米样本用于预测.品种识别准确率达到100%.说明所提出的方法具有很好的分类和鉴别作用,为大米的品种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	周子立		16	114	5.0	10.0
6	李晓丽	浙江大学生物系统工程与食品科学学院	35	948	16.0	30.0
7	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
8	张瑜		19	198	9.0	13.0