论文摘要
[目的]采用近红外光谱技术法,快速鉴别茶油掺伪。[方法]基于近红外光谱技术,比较马氏距离聚类分析法与反向传播神经网络,建立茶油与掺有菜籽油、棕榈油掺伪茶油的模式识别模型。[结果]采用马氏距离聚类分析法建模时,参数如下:光谱一阶导数处理后,结合SNV、Norris Derivative滤波方法,经主成分分析法,提取8个主成分,模型对预测集样本的准确率达100%;采用反向传播神经网络建模时,参数如下:输入向量为前8个主成分的33个吸收峰,隐含层神经元个数为15,训练学习速度为0.1,训练220步时,模型对预测集样品识别准确率亦为100%。[结论]反向传播神经网络方法更加具有较快的运算速度和较好的收敛性,可为茶油品质评价与检测提供一种新方法。
论文目录
文章来源
类型: 期刊论文
作者: 荣菡,罗懿,黄镘淳
关键词: 近红外光谱,模式识别,马氏距离,反向传播神经网络,茶油,掺伪油
来源: 安徽农业科学 2019年19期
年度: 2019
分类: 农业科技,工程科技Ⅰ辑
专业: 化学,一般化学工业,轻工业手工业
单位: 北京理工大学珠海学院材料与环境学院
基金: 广东高校省级重点平台及重大科研项目(青年创新人才类)(2017KQNCX250),广东省大学生创新创业项目(201813675027)
分类号: TS227;O657.33
页码: 204-206+219
总页数: 4
文件大小: 3939K
下载量: 134
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