【摘 要】
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提出一种利用可见-近红外反射光谱技术快速无损鉴别葡萄品种的新方法。采用主成分分析法对三个葡萄品种的光谱进行聚类分析。结果表明,黑提葡萄能够被区分。进一步采用人工神
【机 构】
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浙江大学生物系统工程与食品科学学院,
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提出一种利用可见-近红外反射光谱技术快速无损鉴别葡萄品种的新方法。采用主成分分析法对三个葡萄品种的光谱进行聚类分析。结果表明,黑提葡萄能够被区分。进一步采用人工神经网络技术对马奶子和木拉格两种葡萄进行品种鉴别。以前10个主成分作为神经网络的输入,品种类型作为神经网络的输出,建立三层BP神经网络模型。结果显示,这两个品种的识别准确率达到98.28%,结果优于簇类独立软模式(SIMCA)。同时提出葡萄品种鉴别的四个敏感波段:452、493、542和668 nm。基于敏感波段光谱的BP神经网络预测准确率为97.41%。说明采用可见-近红外光谱分析技术结合主成分分析和人工神经网络的方法能够快速无损鉴别葡萄的品种,为葡萄品种的鉴别提供了一种新方法。
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