霉变板栗的近红外光谱和神经网络方法判别

摘要：

本文利用近红外光谱检测了带壳板栗的品质。在波数为12000～4000cm-1范围内采用近红外漫反射法采集了合格板栗和霉变板栗的光谱,用6种光谱预处理方法分析数据,比较了板栗近红外光谱在不同预处理方法下所建模型的识别率。试验结果表明，经矢量归一化预处理所建模型识别效果最好,对预测集中的合格板栗、表面霉变板栗、内部霉变板栗的预测正确率分别为94.74”％”、94.44”％”、92.31”％”。

关键词： 板栗栽培 品质检测 近红外光谱 BP神经网络

作者: 周竹 刘洁 李小昱 李培武 王为 展慧

作者单位: 华中农业大学工程技术学院,武汉,430070 中国农业科学院油料作物研究所,武汉,430062

会议类型: 国内会议

会议名称: 第三届亚洲精细农业会议暨第五届智能化农业信息技术国际学术会议

会议地点: 北京

会议语种:中文

页码: 109-112

在线出版日期: 2009-10-14（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）