MSC-SVM近红外光谱对六安瓜片茶等级的检测研究
郭艺丹
安徽国防科技职业学院电气技术学院,安徽六安 237011
摘要：针对现有近红外光谱检测粉碎茶样前处理繁琐等问题,探索利用近红外光谱技术对六安瓜片等级进行快速、无损检测的新方法.将不经处理的完整干茶样置于自封袋,采集袋装茶样的近红外光谱,分别采用多元散射校正、标准正态变换、一阶求导和SG预处理方法,建立支持向量机分波段等级判别模型.结果表明,与全波段模型相比,11 000～4 400 cm-1波段模型预测准确率显著提升,其中,经MSC预处理后的SVM预测模型性能最优,训练集和验证集的准确率分别为93.33％和82.5％,利用未知样品验证显示该模型的识别效果,准确率为95.83％.表明基于11 000～4 400 cm-1波段的MSC-SVM袋装茶等级判别模型为袋装茶品质检测的最优模型.
关键词：六安瓜片茶近红外光谱等级检测支持向量机
分类号：S571.1(农作物)
资助基金：高校优秀青年骨干人才国内外访学研修项目(gxgnfx2022188)安徽省质量工程项目(2022jxzyk011)
论文发表日期：2025-05-31
在线出版日期：2025-08-15（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：7( 28-34 )
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