文献类型： 中文期刊

作者： 郭海霞 ¹ ; 王涛 ¹ ; 刘洋 ¹ ; 吴海云 ¹ ; 左月明 ¹ ; 宋海燕 ¹ ; 贺晋瑜 ² ;

作者机构： 1.山西农业大学工学院

2.山西省农业科学院果树研究所

关键词： 葡萄酒;可见-近红外光谱;BP神经网络;真伪;鉴别

期刊名称： 光谱学与光谱分析

ISSN： 1000-0593

年卷期： 2011 年 31 卷 12 期

页码： 3269-3272

收录情况： EI ; SCI ; 北大核心 ; CSCD

摘要： 研究收集了不同品牌的90个葡萄酒样品,为了消除各光谱基线不同带来的影响,对所有光谱曲线都进行了一阶求导,以一阶导数谱线作为有效数据,通过独立主成分(PC)分析可知,前两个主成分的贡献率达到80%以上,主成分聚类使得真伪葡萄酒样品明显分为两类;以前四个主成分作为BP神经网络的输入建立了一个三层人工神经网络的识别模型,该模型对葡萄酒样品的预测识别率达到100%。研究表明,可见-近红外透射光谱结合主成分分析建立的BP神经网络模型能为快速、无损鉴别葡萄酒真伪提供一种准确可靠的新方法。