基于BP神经网络近红外光谱鉴别茶饮料的研究

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摘要：提出了一种快速、准确鉴别茶饮料的新思路。采用美国ASD公司的可见-近红外光谱仪对3种茶原料（龙井茶、乌龙茶和铁观音茶）的饮料进行光谱分析。采用多元散射校正（MSC）方法对样本数据进行预处理,再用主成分分析法提取光谱数据的特征值。通过交互验证确定最佳主成分数为5,作为BP神经网络的输入变量,不同原料茶饮料作为输出变量,建立3层人工神经网络鉴别模型,并用模型对20个预测样本进行预测。模型的回判鉴别率达到100%,模型的预测鉴别率达到98.33%。结果表明,基于BP神经网络的近红外光谱鉴别不同原料茶饮料的方法是可行的。

原文链接:http://www.cqvip.com/Main/Detail.aspx?id=34440088

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关键词：BP神经网络 神经网络 神经网 红外光 茶饮料 近红外光谱 BP神经网络 鉴别 茶饮料

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