霉变板栗的近红外光谱和神经网络方法判别

摘要：

利用近红外光谱检测了带壳板栗的品质.在波数为12000～4000cm-1范围内采用近红外漫反射法采集了合格板栗和霉变板栗的光谱,用6种光谱预处理方法分析数据,比较了板栗近红外光谱在不同预处理方法下所建模型的识别率.试验结果表明经矢量归一化预处理所建模型识别效果最好,对预测集中的合格板栗、表面霉变板栗、内部霉变板栗的预测正确率分别为94.74%、94.44%、92.31%.

关键词：板栗、近红外光谱、BP神经网络、预处理、主成分提取

所属期刊栏目：40

分类号：O57.33;S123(原子核物理学、高能物理学)

在线出版日期：2009-12-04（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：109-112