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利用近红外光谱技术识别不同类别的茶叶

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【作者】 蔡健荣吕强张海东陈全胜

【Author】 CAI Jian-rong et al(School of Food & Biological Engineering,Jiangsu University,Zhenjiang,Jiangsu 212013)

【机构】 江苏大学生物与环境工程学院云南农业大学工程技术学院江苏大学生物与环境工程学院 江苏镇江212013江苏镇江212013云南昆明650201

【摘要】 以龙井、碧螺春、祁红和铁观音4种中国名茶为对象,研究了采用近红外光谱结合K最近邻法(KNN)模式识别方法对茶叶进行识别与分类的可行性。选取6500~5500cm-(1 1538~1818 nm)波数范围内的光谱,通过标准正态变量变换(SNV)预处理后,利用KNN的模式识别方法建立识别模型。结果表明,4主成分因子建立的KNN判别模型最佳,模型对训练集与预测集中样本的识别率都达到100%。该结论为快速准确识别茶叶提供了一种新思路。

【关键词】 茶叶近红外光谱KNN识别
【基金】 江苏省自然科学基金重点资助项目(BK2006707-1);江苏省高校研究生科技创新计划
【所属期刊栏目】 农业基础科学与方法 (2007年14期)
  • 【DOI】10.13989/j.cnki.0517-6611.2007.14.001
  • 【分类号】S571.1
  • 【被引频次】28
  • 【下载频次】359
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