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摘要:
将近红外光谱分析技术用于对山东省代表性绿茶(崂山绿茶和日照绿茶)进行快速、无损伤产地溯源.对平滑处理、一阶微分和二阶微分等几种不同的光谱预处理方法进行了系统性对比和研究创新.提出移动窗口BP神经网络(MW-BP-ANN)算法用于选择特征光谱变量.实验发现,一阶微分和移动窗口-BP神经网络可以大幅提高支持向量机(SVM)分类模型的预测能力.经预处理后,分类模型的最优鉴别准确率可达98.33%.研究结果表明,该光谱变量选择方法对提高产地溯源模型的预测能力起到至关重要作用.
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文献信息
篇名 基于近红外的移动窗口BP神经网络实现山东绿茶产地溯源
来源期刊 红外与毫米波学报 学科 化学
关键词 近红外光谱分析技术 支持向量机 绿茶 产地溯源
年,卷(期) 2016,(2) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 200-205
页数 6页 分类号 O657.33
字数 498字 语种 中文
DOI 10.11972/j.issn.1001-9014.2016.02.014
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 王丽丽 山东大学光学高等研究中心 46 1533 20.0 39.0
5 方家熊 山东大学光学高等研究中心 6 28 3.0 5.0
7 庄新港 山东大学光学高等研究中心 1 13 1.0 1.0
传播情况
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引文网络
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研究主题发展历程
节点文献
近红外光谱分析技术
支持向量机
绿茶
产地溯源
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
红外与毫米波学报
双月刊
1001-9014
31-1577/TN
大16开
上海市玉田路500号
4-335
1982
chi
出版文献量(篇)
2620
总下载数(次)
3
总被引数(次)
28003
论文1v1指导