荧光光谱结合概率神经网络用于无醇啤酒的识别

• 作者: 徐建才 朱拓 闫冠峰 陈国庆 马超群 高淑梅 魏柏林
• 来源期刊: 激光技术
• 学科: 化学
• 关键词: 光谱学 无醇啤酒 小波变换 概率神经网络 分类识别
• 年，卷（期）: 2010,（6）
• 页码范围: 794-797
• 分类号: O657.3
• 字数: 2355字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-3806.2010.06.020

摘要

为了快速、准确地识别无醇啤酒和普通啤酒,采用荧光光谱结合概率神经网络的方法,建立了识别无醇啤酒的模型.实验中发现无醇啤酒和普通啤酒在紫外-可见光激发下,都能产生较强荧光,测得无醇啤酒荧光峰在420nm～620nm之间,荧光峰值波长为490nm左右.将小波变换处理荧光光谱得到的低频系数作为网络数据,训练、建立了概率神经网络,并对60个啤酒样本进行了识别,识别率达到了98.33%.该研究结果为无醇啤酒和普通啤酒识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	朱拓	江南大学理学院	68	553	13.0	19.0
2	徐建才	江南大学理学院	6	22	3.0	4.0
3	陈国庆	江南大学理学院	75	407	12.0	16.0
4	高淑梅	江南大学理学院	53	167	6.0	10.0
5	马超群	江南大学理学院	9	13	3.0	3.0
6	魏柏林	江南大学理学院	9	53	4.0	7.0
7	闫冠峰	江南大学理学院	3	3	1.0	1.0