基于红外光谱的花椒产地鉴别的研究

摘要：

本研究利用逐步判别分析对变量进行筛选，选择7个吸收峰值作为产地鉴别模型的自变量，校正集的回判率为96％,验证集的判别正确率为92％。选择11个吸收峰值为自变量和结构为11-8-1的BP神经网络模型，校正集和验证集的正确判别率均为100％说明BP神经网络模型需要的自变量多，但预测能力优于多类逐步判别分析模型。

关键词： 花椒 红外光谱 产地鉴别 BP神经网络 校正集 变量筛选

作者: 郭康权 吉卉 胡耀华

作者单位: 西北农林科技大学机械与电子工程学院 陕西 杨凌 712100

会议类型: 国内会议

会议名称: 全国第三届近红外光谱学术会议

会议地点: 上海

会议语种:中文

页码: 146-148

在线出版日期: 2010-10-13（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）