基于光谱技术的桔子汁品种鉴别方法的研究

摘要：

为了实现桔子汁不同品种的快速光谱鉴别,首先采用主成分分析法对光谱数据进行聚类分析,从定性分析的角度得到四种不同品种桔子汁的特征差异.同时将小波变换用于对大量光谱数据的压缩,并结合RBF神经网络建立桔子汁品种鉴别的定量分析模型.该模型将小波压缩后的数据作为神经网络的输入向量,建立径向基函数RBF神经网络.4个品种共240个样本用来建立RBF神经网络的训练模型,剩余的60个样本用于预测.预测结果表明,小波变换结合RBF神经网络的桔子汁品种鉴别的准确率达到100%.说明文章提出的基于光谱技术的鉴别方法具有很好的分类能力,它为桔子汁品种的快速鉴别提供了一种新方法.

关键词：近红外光谱、桔子汁、主成分分析、聚类、小波变换、RBF神经网络、品种鉴别

所属期刊栏目：27

分类号：S123;S666(农业物理学)

资助基金：国家科技支撑项目2006BAD10A04;国家自然科学基金30671213;教育部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：2007-12-17（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：1739-1742