青砖茶品质近红外特征光谱筛选及预测模型建立

• 作者: 刘盼盼 桂安辉 滕靖 王胜鹏 郑鹏程 高士伟 龚自明
• 来源期刊: 食品科学
• 学科: 工学
• 关键词: 青砖茶 品质 近红外光谱 联合区间偏最小二乘法 人工神经网络
• 年，卷（期）: 2020,（18）
• 所属期刊栏目: 安全检测
• 页码范围: 283-287
• 页数: 5页
• 分类号: TS272
• 字数: 4737字
• 语种: 中文

摘要

应用近红外光谱技术对青砖茶品质进行快捷、无损评价.在保证样品完整的条件下获取光谱信息,通过光谱预处理、联合区间偏最小二乘法筛选特征光谱区间后进行主成分分析,再建立品质分数的Jordan-Elman?nets人工神经网络预测模型.最佳预处理方法为多元散射校正+二阶导数,特征光谱区间为4?377.6～4?751.7、4?755.6～5?129.7、6?262.7～6?633.9、7?386～7?756.3?cm-1,特征光谱区间前3?个主成分累计贡献率为99.15％,模型传递函数为tanh,模型对验证集样品的预测均方根误差为0.386,预测集决定系数为0.973;对未知样品品质的预测结果为:预测均方根误差0.393,预测集决定系数0.971.结果表明,在75.00～93.00?分青砖茶品质范围内,应用近红外光谱和Jordan-Elman?nets人工神经网络方法实现了对青砖茶品质的快速、准确评价.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	龚自明	湖北省农业科学院果树茶叶研究所	78	286	9.0	12.0
2	滕靖	湖北省农业科学院果树茶叶研究所	15	35	4.0	5.0
3	桂安辉	湖北省农业科学院果树茶叶研究所	6	7	1.0	2.0
4	高士伟	湖北省农业科学院果树茶叶研究所	28	125	7.0	10.0
5	王胜鹏	湖北省农业科学院果树茶叶研究所	18	75	5.0	8.0
6	郑鹏程	湖北省农业科学院果树茶叶研究所	18	61	5.0	7.0
7	刘盼盼	湖北省农业科学院果树茶叶研究所	17	34	3.0	5.0