应用近红外光谱技术无损鉴别真伪山参的研究

• 作 者: 樊奕辰 卢启鹏 彭忠琦 陈丛 高静
• 机 构: 中国科学院长春光学精密机械与物理研究所应用光学国家重点实验室,长春130033;中国科学院研究生院,北京100049中国科学院长春光学精密机械与物理研究所应用光学国家重点实验室,长春130033
• 出 处: 全国第四届近红外光谱学术会议
• 发表日期: 2012年9期
• 关键词: 近红外光谱 山参鉴别 主成分分析 判别分析 人工神经网络

　　提出一种应用近红外光谱技术无损鉴别真伪山参的新方法。分别研究了判别分析法及BP-ANN模型，通过主成分分析得到前10个主成分的累积贡献率，确定建模主成分因子数。应用判别分析法对预测集的鉴别准确率为88.46％.建立了一个三层的BP人工神经网络模型，以样品真伪属性值作为输出，准确率达100％.研究表明，基于BP-ANN的近红外光谱分类算法能够实现山参及其人造赝品的鉴别，且检测过程无损、快速、简便，为山参真伪鉴别提供了一种有效的方法。