【摘 要】
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为了实现山楂汁品种的快速无损鉴别,提出了一种采用近红外光谱分析技术快速无损鉴别山楂汁品牌的新方法。首先用主成分分析法对山楂汁品牌进行聚类分析,再结合人工神经网络技术进行品种鉴别。采用美国ASD 公司的FieldSpec3 光谱仪对三种不同品种的山楂汁进行光谱分析，各获取30 个样本数据。采用平均平滑法和多元散射校正（MSC）方法对样本数据进行预处理，再用主成分分析法对光谱数据进行聚类分析并获得各主
【机 构】
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山西农业大学工程技术学院,山西太谷030801
【出 处】
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纪念中国农业工程学会成立三十周年暨中国农业工程学会2009年学术年会(CSAE2009)
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为了实现山楂汁品种的快速无损鉴别,提出了一种采用近红外光谱分析技术快速无损鉴别山楂汁品牌的新方法。首先用主成分分析法对山楂汁品牌进行聚类分析,再结合人工神经网络技术进行品种鉴别。采用美国ASD 公司的FieldSpec3 光谱仪对三种不同品种的山楂汁进行光谱分析，各获取30 个样本数据。采用平均平滑法和多元散射校正（MSC）方法对样本数据进行预处理，再用主成分分析法对光谱数据进行聚类分析并获得各主成分数据。将样本随机分成40 个建模样本和十个预测样本，将建模样本的10 个主成分数据作为BP 网络的输入变量，山楂汁品种作为输出变量，建立三层人工神经网络鉴别模型,并用该模型对十个预测样本进行预测。结果表明，在阈值设定为±0.15 的情况下，该模型对预测集样本品种鉴别准确率达到了100[％]。所以应用近红外光谱技术结合主成分分析和神经网络算法能够快速准确的判定山楂汁的品种。
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