近红外光谱结合小波神经网络鉴别苹果种类

• 作者: 张晶晶 李宪霞 陈飞
• 来源期刊: 光谱实验室
• 学科: 化学
• 关键词: 近红外光谱 小波神经网络 苹果 鉴别率
• 年，卷（期）: 2012,（6）
• 页码范围: 3529-3531
• 页数: 3页
• 分类号: O657.33
• 字数: 1039字
• 语种: 中文

摘要

将近红外光谱与小波神经网络技术结合,实现对不同种类苹果鉴别.将80个样本随机分为建模样本集和预测样本集.其中建模样本集包含60个样本,预测样本集包含20个样本.应用小波变换与主成分分析对样品数据进行预处理与特征提取.建立一个10-45-2的三层小波神经网络,实现对未知样品预测.实验结果表明,该方法对苹果的种类鉴别率达到100％,说明这种方法有很好的鉴别作用,对苹果种类的准确、无损检测具有积极的实用性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李宪霞	中国计量学院计量测试工程学院	3	29	3.0	3.0
2	陈飞	中国计量学院计量测试工程学院	27	71	6.0	7.0
3	张晶晶	中国计量学院计量测试工程学院	2	11	2.0	2.0