一种基于可见-近红外光谱快速鉴别茶叶品种的新方法

摘要：

提出了一种用可见-近红外光谱技术快速无损鉴别茶叶品种的新方法.应用可见-近红外光谱仪测定5个品种茶叶的光谱曲线,用主成分分析法对不同品种茶叶进行聚类分析并获得茶叶的可见-近红外光谱数据的主成分,再结合人工神经网络技术建立模型进行品种鉴别.主成分分析表明,以主成分1和2对所有建模样本的得分值做出的得分图,对不同种类茶叶具有较好的聚类作用,可以定性分析茶叶种类.把主成分分析得到的前6个主成分作为神经网络的输入,茶叶品种值作为神经网络的输出,通过5个茶叶品种共125个样本的训练和学习,建立了茶叶品种鉴别的3层BP人工神经网络模型,对未知的25个样本进行鉴别,品种识别准确率达到100%.说明本文提出的方法具有很好的分类和鉴别作用,为茶叶的品种快速鉴别提供了一种新方法.

关键词：可见-近红外光谱、茶叶、品种、主成分分析、人工神经网络、鉴别

所属期刊栏目：27

分类号：S123;TH744.1(农业物理学)

资助基金：国家自然科学基金30671213,30600371;高等学校博士学科点专项科研项目20040335034;高等学校优秀青年教师教学科研奖励计划02411;浙江省科技攻关项目2005C12029

在线出版日期：2007-04-09（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：279-282