基于近红外光谱技术与化学计量学的绿茶无损鉴别方法研究

• 作者: 丁胜华 刘霞 李尚科 李杰 李跑 蒋立文
• 来源期刊: 分析测试学报
• 学科: 化学
• 关键词: 绿茶 近红外光谱技术 光谱预处理 主成分分析 线性判别分析
• 年，卷（期）: 2020,（11）
• 所属期刊栏目: 研究报告
• 页码范围: 1344-1350
• 页数: 7页
• 分类号: O657.33
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1004-4957.2020.11.005

摘要

该文利用近红外光谱技术结合化学计量学方法开发了不同品种绿茶的无损鉴别方法.通过近红外光谱技术得到了8个品种绿茶样品的近红外光谱,比较了单一以及优化组合光谱预处理方法对光谱的影响,利用无监督的主成分分析(PCA)与有监督的线性判别分析方法(LDA)分别构建了茶叶品种鉴别模型.结果 表明:对比单一预处理方法,优化组合预处理具有更优的鉴别准确性.标准正态变量变换预处理消除了茶叶样品大小不均造成的光谱散射影响,一阶导数预处理实现了变动背景的消除,减少了基线漂移的影响,突出了图谱中的有效信息,采用二者相结合的预处理方式并结合无监督的主成分分析法可实现较为准确的绿茶样品种类鉴别分析,准确率达75.0％.此外,采用有监督的线性判别分析方法处理原始光谱数据,可达到100％的鉴别准确率,但该方法需提供类别的先验知识.因此,采用近红外光谱技术和化学计量学相结合的手段可实现不同品种绿茶的快速无损鉴别.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	丁胜华		20	47	5.0	5.0
2	李杰		1	0	0.0	0.0
3	李尚科		2	0	0.0	0.0
4	蒋立文		1	0	0.0	0.0
5	刘霞		1	0	0.0	0.0
6	李跑		2	0	0.0	0.0