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基于主成分分析和神经网络的近红外光谱苹果品种鉴别方法研究

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提出了一种用近红外光谱技术快速鉴别苹果品种的新方法,首先用主成分分析法对苹果品种进行聚类分析并获取苹果的近红外指纹图谱,再结合人工神经网络技术进行品种鉴别.主成分分析表明,主成缮分1和主成分2的累积可信度已达98%,以主成分1和2对所有建模样本的得分值做出的得分图,对不同种类苹果具有很好的聚类作用.利用主成分分析得到的载荷图可以得到对于苹果品种敏感的特征波段,用特征波段图谱作为神经网络的输入建立三层BP人工神经网络模型.每个品种各25个苹果共75个用来建立神经网络模型,余下的共15个用于预测.对未知的15个样本进行预测,品种识别准确率达到100%.说明文章提出的方法具有很好的分类和鉴别作用,为苹果的品种鉴别提供了一种新方法.
Discrimination of Varieties of Apple Using Near Infrared Spectra Based on Principal Component Analysis and Artificial Neural Network Model

何勇、李晓丽、邵咏妮

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浙江大学生物工程与食品科学学院,浙江,杭州,310029

近红外光谱 苹果 主成分分析 人工神经网络 聚类

国家自然科学基金高等学校优秀青年教师教学科研奖励计划浙江省自然科学基金

3027077302411RC02067

2006

光谱学与光谱分析
中国光学学会

光谱学与光谱分析

CSTPCDCSCD北大核心SCI
影响因子：0.897
ISSN：1000-0593
年,卷(期)：2006.26(5)
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