【摘 要】
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提出了1种应用近红外光谱技术快速无损鉴别大米品种的新方法。采用近红外光谱仪获取3种大米的光谱吸收特征曲线,运用遗传算法抽取15个特征波长,并对15个特征波长运用偏最小二
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提出了1种应用近红外光谱技术快速无损鉴别大米品种的新方法。采用近红外光谱仪获取3种大米的光谱吸收特征曲线,运用遗传算法抽取15个特征波长,并对15个特征波长运用偏最小二乘法进行模式特征分析;经过交互验证法判别提取主成分,完成特征提取后,将7种主成分作为神经网络的输入变量,建立了3层误差逆传播(back propagation,BP)神经网络。结果表明,对30个未知样本进行预测,预测相对偏差均<5%,预测结果准确率达100%;遗传算法结合偏最小二乘法进行聚类比单独使用偏最小二乘法对大量原始光谱数据进行聚类分析的效果好,BP神经网络预测的精确度也大大提高。该方法能快速无损地检测大米品种,同时为其他有机物品种鉴别提供了新方法。
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