【摘 要】
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我国是世界上苹果生产的大国，但优质苹果加工存储的数量相对较少，原因在于苹果内部品质检测技术与发达国家相比处于落后状态。一方面是国情所致:分散的经营模式，管理意识不到位;
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我国是世界上苹果生产的大国，但优质苹果加工存储的数量相对较少，原因在于苹果内部品质检测技术与发达国家相比处于落后状态。一方面是国情所致:分散的经营模式，管理意识不到位;另一方面是由于科技应用不到位。随着我国经济的发展，水果的商品化处理也逐渐受到人们的重视与采纳。本文重点阐述了利用近红外光谱技术对苹果的分类研究。 近红外光谱技术(NIRS)作为一种无损、快速的检测方法，是近二十年来发展最快、最引人注目的光谱技术之一。具有分析速度快、样品处理简单、操作简便、非破坏性以及不使用化学试剂等优点。随着近年来计算机科学、化学计量学理论和方法的不断发展与完善，近红外光谱技术越来越受到国内外学者的青睐。已经被广泛应用到食品、医药、石油化工等众多领域。在现在的实验研究中，越来越多的研究开始使用近红外光谱技术，并取得了显著的成效。 论文首先阐述了国内外苹果分类研究的多种方法，详细介绍了支持向量机的分类方法、机器视觉的分类方法、以及最近邻分类方法。接着基于几种常用的近红外光谱仪的发展过程和理论分析基础，比较分析了近红外光谱技术的发展以及具体的几种苹果近红外光谱检测技术，即规则反射光谱、漫反射光谱和透射光谱技术，以及近红外光谱分析的主要技术流程和对于光谱信息的处理方法。论文重点研究分析论证了几种苹果的分类算法:主成分分析法、线性判别分析法、聚类算法以及基于模糊非相关判别转换的分类算法。具体分析了每种算法的基本内容、基本算法分析过程和基于实验的结果与分析等。 论文提出了一种用近红外光谱技术快速鉴别苹果品种的新方法，针对光谱数据信息量大，维度多不易分析的问题，首先用主成分分析法(PCA)通过数据降维来排除众多信息中相互重叠的部分，对苹果品种进行聚类分析并获取苹果的近红外光谱的特征信息，然而，主成分分析只能很有效的重建原始样本，而线性判别分析(LDA)是从寻找有效的分类方向入手的，它能够保证投影后模式样本在新的空间中，有最小的类内距离和最大的类间距离，即模式在该空间中有最佳的可分离性，再结合模糊C-均值聚类(FCM)技术、混合式聚类算法(HPCA)跟可能性C-均值(IPCM)算法进行品种鉴别，从而使苹果品种鉴别成为自动化，且鉴别的正确率能达到90％以上。得到较好的实验结果与分析。
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