青砖茶品质近红外特征光谱筛选及预测模型建立

文献类型： 中文期刊

第一作者： 王胜鹏

作者： 王胜鹏;龚自明;郑鹏程;刘盼盼;滕靖;高士伟;桂安辉

作者机构：

关键词： 青砖茶;品质;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： 食品科学

ISSN： 1002-6630

年卷期： 2020 年 41 卷 018 期

页码： 283-287

收录情况： 北大核心 ; CSCD

摘要： 应用近红外光谱技术对青砖茶品质进行快捷、无损评价.在保证样品完整的条件下获取光谱信息,通过光谱预处理、联合区间偏最小二乘法筛选特征光谱区间后进行主成分分析,再建立品质分数的Jordan-Elman?nets人工神经网络预测模型.最佳预处理方法为多元散射校正+二阶导数,特征光谱区间为4?377.6~4?751.7、4?755.6~5?129.7、6?262.7~6?633.9、7?386~7?756.3?cm-1,特征光谱区间前3?个主成分累计贡献率为99.15%,模型传递函数为tanh,模型对验证集样品的预测均方根误差为0.386,预测集决定系数为0.973;对未知样品品质的预测结果为:预测均方根误差0.393,预测集决定系数0.971.结果表明,在75.00~93.00?分青砖茶品质范围内,应用近红外光谱和Jordan-Elman?nets人工神经网络方法实现了对青砖茶品质的快速、准确评价.

分类号： TS272

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