本文關鍵詞：基于近紅外光譜技術的茶油原產(chǎn)地快速鑒別

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【摘要】：為研究茶油原產(chǎn)地溯源問題,維護其市場秩序,促進公平競爭。該文利用近紅外光譜技術采集湖南、江西、安徽和浙江4個不同產(chǎn)地茶油的光譜數(shù)據(jù),并運用Savitzky-Golay平滑(savitzky-golay,SG)、多元散射校正(multiplicative scatter correction,MSC)、一階導數(shù)(first derivation,FD)和矢量歸一化(vector normalization,VN)等4種方法對其進行預處理。采用偏最小二乘法(partial least squares,PLS)提取最佳主成分,構建PLS回歸模型;同時,采用主成分分析(principal component analysis,PCA)和PLS算法提取最佳主成分,作為BP人工神經(jīng)網(wǎng)絡(BP artificial neural network,BPANN)輸入變量,構建PCA-BPANN和PLS-BPANN模型。以驗證集相關系數(shù)RP和驗證集均方根誤差RMSEP為模型的評價指標,分別優(yōu)選最佳PLS和BPANN模型。試驗結(jié)果表明,SG-PLS-DA和SG-PLS-BPANN-DA模型對未知樣本的整體分類準確率均大于90%。其中,SG-PLS-BPANN-DA的鑒別效果優(yōu)于前者,其建模集相關系數(shù)RC、均方根誤差RMSEC分別為0.974、0.170,驗證集相關系數(shù)RP、均方根誤差RMSEP分別為0.972、0.172,對上述兩類樣本集的總體分類準確率分別為98.15%、95.83%,該模型能較準確鑒別茶油原產(chǎn)地。研究結(jié)果可為快速辨別茶油原產(chǎn)地提供參考。
【作者單位】： 中南林業(yè)科技大學機電工程學院;中南林業(yè)科技大學理學院;
【關鍵詞】： 近紅外光譜 模型 油脂 預處理 茶油 原產(chǎn)地 鑒別
【基金】：國家自然科學基金(31401281) 湖南省自然科學基金(14JJ3115) 湖南省高校科技創(chuàng)新團隊支持計劃(2014207)
【分類號】：O657.33;TS227
【正文快照】：

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本文編號：546739