文献类型： 中文期刊
作者： 王胜鹏 1 ; 龚自明 1 ; 高士伟 1 ; 郑鹏程 1 ; 滕靖 1 ; 王雪萍 1 ; 叶飞 1 ; 卢素芳 1 ;
作者机构： 1.湖北省农业科学院果树茶叶研究所
关键词： 近红外光谱;茶鲜叶产地;人工神经网络
期刊名称： 中国计量学院学报
ISSN： 1004-1540
年卷期： 2014 年 04 期
页码： 419-423
摘要： 为快速、无损的判别鲜叶产地,维护恩施玉露的地理标志产品属性,采集恩施市芭蕉乡、白果乡和咸丰县茶鲜叶近红外光谱,经光谱预处理后,对校正集66个样品光谱数据进行主成分分析,然后建立BP神经网络预测模型,对验证集鲜叶样品的产地进行了预测,建立了8(输入节点)-4(隐含层节点)-1(输出节点)三层网络模型,验证集样品判别准确率为100%.近红外光谱技术结合神经网络能够快速、准确地判别茶鲜叶产地.
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