基于BP神经网络近红外光谱鉴别茶饮料的研究

• 作者: 吴燕 吴瑞梅 艾施荣
• 来源期刊: 安徽农业科学
• 学科: 化学
• 关键词: 近红外光谱 BP神经网络 鉴别 茶饮料
• 年，卷（期）: 2010,（14）
• 所属期刊栏目: 农业信息
• 页码范围: 7658-7659,7662
• 分类号: O657.33
• 字数: 2945字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.0517-6611.2010.14.213

摘要

提出了一种快速、准确鉴别茶饮料的新思路.采用美国ASD 公司的可见-近红外光谱仪对3种茶原料(龙井茶、乌龙茶和铁观音茶)的饮料进行光谱分析.采用多元散射校正( MSC)方法对样本数据进行预处理,再用主成分分析法提取光谱数据的特征值.通过交互验证确定最佳主成分数为5,作为BP神经网络的输入变量,不同原料茶饮料作为输出变量,建立3层人工神经网络鉴别模型,并用模型对20 个预测样本进行预测.模型的回判鉴别率达到100%,模型的预测鉴别率达到98.33%.结果表明,基于BP神经网络的近红外光谱鉴别不同原料茶饮料的方法是可行的.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	艾施荣	江西农业大学软件学院	35	174	9.0	12.0
2	吴瑞梅	江西农业大学工学院	52	529	13.0	21.0
3	吴燕	江西农业大学计算机学院	20	73	5.0	8.0