SIMCA模式识别方法在近红外光谱识别茶叶中的应用

2021-02-24 15:02:54热度:196°C

茶叶快速准确识别方法研究是当前叶行业亟待解决的一项重大课题.本研究采用一种近红外光谱结合SIMCA模式识别方法对茶叶进行识别与分类.研究结果表明,选取6500~5300cm^-1波长范围内的光谱,通过标准归一化(SNV)预处理后,利用SIMCA的模式识别方法分别为龙井、碧螺春、祁红和铁观音等四类茶叶建立了类模型.主成分数分别为4、5、2和3时,类模型对未知样本的识别效果最佳.在α=5%的显著性水平下,四类模型的对未知茶叶样本的识别率分别是90%、80%、100%和100%,拒绝率全是100%.本论文为快速准确识别茶叶提供了一种新思路.

完成机构:[1]江苏大学生物与环境工程学院,江苏镇江212013 [2]云南农业大学工程技术学院,云南昆明650201 [3]江西农业大学工学院,江西南昌330045

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