基于近红外光谱特性分析的花生含水率检测

• 作者: 李月 陈天华 雷春宁
• 来源期刊: 食品科学技术学报
• 学科: 工学
• 关键词: 近红外检测 人工神经网络 含水率检测 花生品质
• 年，卷（期）: 2013,（5）
• 所属期刊栏目: 基础研究
• 页码范围: 50-54
• 页数: 5页
• 分类号: TS210.7|TS207.3
• 字数: 2436字
• 语种: 中文

摘要

以花生检测国家标准GB/T 5497为基础,采用近红外光谱检测技术对花生含水率是否达标进行检测.实验配制了30个不同含水率的花生样本,其中18个样本含水率达到国家标准,12个未达标,将样本分为训练集和测试集,通过近红外实验获取不同含水率的花生对不同波长光的吸收情况,将采集的数据作为BP神经网络的输入参数,在训练集对神经网络进行学习和训练,然后采用该模型,对测试集花生含水率是否达标进行测试.实验表明,基于近红外光谱技术和神经网络的识别方法可全部正确识别测试集样本.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	陈天华	北京工商大学计算机与信息工程学院	79	759	16.0	23.0
2	李月	北京工商大学计算机与信息工程学院	4	11	2.0	3.0
3	雷春宁	北京工商大学计算机与信息工程学院	1	6	1.0	1.0