CAJ | 학술논문

提出了一种快速、准确鉴别茶饮料的新思路.采用美国ASD 公司的可见-近红外光谱仪对3种茶原料(龙井茶、乌龙茶和铁观音茶)的饮料进行光谱分析.采用多元散射校正( MSC)方法对样本数据进行预处理,再用主成分分析法提取光谱数据的特征值.通过交互验证确定最佳主成分数为5,作为BP神经网络的输入变量,不同原料茶饮料作为输出变量,建立3层人工神经网络鉴别模型,并用模型对20 个预测样本进行预测.模型的回判鉴别率达到100%,模型的预测鉴别率达到98.33%.结果表明,基于BP神经网络的近红外光谱鉴别不同原料茶饮料的方法是可行的.
제출료일충쾌속、준학감별다음료적신사로.채용미국ASD 공사적가견-근홍외광보의대3충다원료(룡정다、오룡다화철관음다)적음료진행광보분석.채용다원산사교정( MSC)방법대양본수거진행예처리,재용주성분분석법제취광보수거적특정치.통과교호험증학정최가주성분수위5,작위BP신경망락적수입변량,불동원료다음료작위수출변량,건립3층인공신경망락감별모형,병용모형대20 개예측양본진행예측.모형적회판감별솔체도100%,모형적예측감별솔체도98.33%.결과표명,기우BP신경망락적근홍외광보감별불동원료다음료적방법시가행적.