【摘 要】
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采用紫外可见光谱指纹图谱结合多元数据分析建立一种可快速鉴别不同焙炒度咖啡的方法．考察不同的光谱前处理方法对样品分类结果的影响，比较不同的模式识别方法对样品的鉴别结果
【机 构】
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中国热带农业科学院香料饮料研究所,农业部香辛饮料作物遗传资源利用重点实验室,国家重要热带作物工程技术研究中心
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(No.31440071);中国热带农业科学院院基本科研业务费项目(No.1630012014017)
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采用紫外可见光谱指纹图谱结合多元数据分析建立一种可快速鉴别不同焙炒度咖啡的方法．考察不同的光谱前处理方法对样品分类结果的影响，比较不同的模式识别方法对样品的鉴别结果。结果表明：一阶导数处理被选为最优的前处理方法，大部分样品能够在主成分分析（PCA）系统聚类分析（HCA）中按各自特性聚为一类，线性判别分析（LDA）的分类效果优于PCA和HCA；最小二乘向量机（KS-SVM）模型的预报结果优于偏最小二乘判别分析（PLS-DA）和反传人工神经网络（BP-ANN），识别率和预报率均为100％。
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