基于红外光谱的花椒产地鉴别的研究

• 作 者: 郭康权 吉卉 胡耀华
• 机 构: 西北农林科技大学机械与电子工程学院 陕西 杨凌 712100
• 出 处: 全国第三届近红外光谱学术会议
• 发表日期: 2010年期
• 关键词: 红外光谱 花椒 逐步判别分析 神经网络模型 自变量 吸收峰值 校正集 判别分析模型 预测能力 鉴别模型 正确率 判别率 筛选 回判 产地

本研究利用逐步判别分析对变量进行筛选，选择7个吸收峰值作为产地鉴别模型的自变量，校正集的回判率为96％,验证集的判别正确率为92％。选择11个吸收峰值为自变量和结构为11-8-1的BP神经网络模型，校正集和验证集的正确判别率均为100％说明BP神经网络模型需要的自变量多，但预测能力优于多类逐步判别分析模型。