霉變板栗的近紅外光譜和神經網絡方法判別

利用近紅外光譜檢測了帶殼板栗的品質.在波數為12000～4000cm-1范圍內采用近紅外漫反射法采集了合格板栗和霉變板栗的光譜,用6種光譜預處理方法分析數據,比較了板栗近紅外光譜在不同預處理方法下所建模型的識別率.試驗結果表明經矢量歸一化預處理所建模型識別效果最好,對預測集中的合格板栗、表面霉變板栗、內部霉變板栗的預測正確率分別為94.74%、94.44%、92.31%.

作 者： 周竹 劉潔 李小昱 李培武 王為 展慧   作者單位： 周竹,劉潔,李小昱,王為,展慧(華中農業大學工程技術學院,武漢,430070)

李培武(中國農業科學院油料作物研究所,武漢,430062) 

刊 名： 農業機械學報  ISTIC EI PKU 英文刊名： TRANSACTIONS OF THE CHINESE SOCIETY FOR AGRICULTURAL MACHINERY  年，卷(期)： 2009 40(z1)  分類號： O57.33 S123  關鍵詞： 板栗   近紅外光譜   BP神經網絡   預處理   主成分提取  

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