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摘要:
采用紫外可见光谱指纹图谱结合多元数据分析建立一种可快速鉴别不同焙炒度咖啡的方法,考察不同的光谱前处理方法对样品分类结果的影响,比较不同的模式识别方法对样品的鉴别结果.结果表明:一阶导数处理被选为最优的前处理方法,大部分样品能够在主成分分析(PCA)和系统聚类分析(HCA)中按各自特性聚为一类,线性判别分析(LDA)的分类效果优于PCA和HCA;最小二乘向量机(LS-SVM)模型的预报结果优于偏最小二乘判别分析(PLS-DA)和反传人工神经网络(BP-ANN),识别率和预报率均为100%.
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文献信息
篇名 紫外可见光谱指纹图谱结合化学计量学在鉴别咖啡不同焙炒度中的应用
来源期刊 热带作物学报 学科 医学
关键词 紫外可见光谱 焙炒咖啡 指纹图谱 多元数据分析
年,卷(期) 2015,(2) 所属期刊栏目 农产品加工、贮藏、保鲜与分析检测
研究方向 页码范围 404-410
页数 7页 分类号 R284.1
字数 5181字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1000-2561.2015.02.030
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研究主题发展历程
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紫外可见光谱
焙炒咖啡
指纹图谱
多元数据分析
研究起点
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相关学者/机构
期刊影响力
热带作物学报
月刊
1000-2561
46-1019/S
大16开
海南省海口市龙华区学院路4号
1980
chi
出版文献量(篇)
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