基于近红外光谱技术乳制品品种快速无损鉴别

摘要：

研究了使用近红外透射光谱法对四种乳制品品种进行快速鉴别的方法.首先对样品光谱进行多元散射校正等预处理,然后对处理后的光谱进行小波基为db3,分解尺度为6的小波压缩,最后以压缩后光谱数据作为输入变量,分别采用BP-ANN、RBF-ANN和SVM-ANN三种人工神经网络建立品种鉴别模型.结果显示,当光谱预处理方法为多元散射校正加S-G平滑加小波变换(MSC +S-G +WT)时,三种网络对样品的鉴别率均达到了100％.所以近红外光谱技术可以实现对乳制品品种的快速无损鉴别.

关键词：近红外光谱、乳制品、鉴别、小波压缩、人工神经网络

所属期刊栏目：43

分类号：TP399;O657.33(计算技术、计算机技术)

资助基金：宁夏回族自治区自然科学基金项目NZ1103

在线出版日期：2013-11-14（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：1133-1137