近红外光谱法对食用植物油品种的快速鉴别

文献类型： 中文期刊

第一作者： 梁丹

作者： 梁丹;李小昱;李培武;王为

作者机构：

关键词： 食用植物油;近红外光谱;系统聚类法;主成分分析法;BP人工神经网络法

期刊名称： 湖北农业科学

ISSN： 0439-8114

年卷期： 2011 年 50 卷 16 期

页码： 152-154

收录情况： 北大核心

摘要： 以食用植物油为研究对象,建立了一种用近红外光谱技术鉴别食用植物油品种的方法。分别采用系统聚类法、主成分分析法、BP人工神经网络法进行了4个常用品种食用植物油的鉴别研究。结果表明,系统聚类法和主成分分析法均只能鉴别出4种植物油中的大豆油和花生油,不能识别玉米油和芝麻油,鉴别率仅为31.2%;利用BP人工神经网络法将60个校正集样品的11个主成分数据作为BP网络输入变量,建立的3层BP人工神经网络鉴别模型对4种植物油品种的鉴别效果最优,鉴别率为100%,表明BP人工神经网络法具有很好的分类和鉴别常用食用植物油品种的效果。

分类号： TS227

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