应用可见/近红外光谱进行黄酒品种的判别

摘要：

为了实现对黄酒品种的快速判别,采用可见/近红外光谱对不同品种的黄酒获取光谱曲线,然后采用主成分分析方法对光谱数据进行聚类分析,并将其提取的主成分作为BP神经网络的输入值,建立了黄酒品种鉴别模型.该模型将前6个主成分作为神经网络的输入变量,加速了神经网络的学习速度,提高了模型的预测精度.随机选取每个品种的15个黄酒样本,共45个样本组成预测集,剩余的145个黄酒样本组成训练集建立训练模型,并用预测集样本对其进行验证.将品种鉴别的偏差标准定为士0.1,结果表明,只有1个未知样本超出偏差范围,该方法的品种鉴别正确率为97.78%,获得了满意的结果.说明文章提出的方法具有很好的分类和鉴别作用,为黄酒品种的快速鉴别提供了一种新方法.

关键词：可见/近红外光谱、黄酒、主成分分析、BP神经网络、品种鉴别

所属期刊栏目：28

分类号：O657.3;TS262.4(分析化学)

资助基金：国家自然科学基金30671213;高等学校优秀青年教师教学科研奖励计划02411

在线出版日期：2008-05-26（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：586-589