近红外光谱技术的恩施玉露原产地鲜叶收购价格评估

文献类型： 中文期刊

第一作者： 王胜鹏

作者： 王胜鹏;龚自明

作者机构：

关键词： 恩施玉露茶鲜叶;收购价格;近红外光谱;联合区间偏最小二乘法;人工神经网络

期刊名称： 中国计量学院学报

ISSN： 1004-1540

年卷期： 2016 年 02 期

页码： 167-171

摘要： 为科学客观地评估鲜叶收购价格,应用近红外光谱技术结合人工神经网络方法和联合区间偏最小二乘法,建立了三种鲜叶收购价格预测模型并比较了预测效果.应用联合区间偏最小二乘法筛选最佳光谱区间为5 750~6 000cm-1,7 750~8 000cm-1,8 250~8 500cm-1,8 500~8 750cm-1,9 500~9 750cm-1和9 750~10 000cm-1,并对上述光谱进行主成分分析.前5个主成分累计贡献率为99.87%,并以此为输入值建立收购价格人工神经网络预测模型(R2=0.968 7,RMSEP=4.625).模型预测结果优于全波长人工神经网络模型(R2=0.855 1,RMSEP=5.218)和联合区间偏最小二乘法模型(R2=0.581 6,RMSEP=25.433)的预测结果.近红外光谱技术结合人工神经网络和联合区间偏最小二乘法,能够快速、准确、客观的评估鲜叶收购价格,有利于统一鲜叶收购价格标准,有效地减少纠纷.

分类号： TS272.7`O657.33

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