【摘 要】
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应用近红外光谱技术对青砖茶品质进行快捷、无损评价。在保证样品完整的条件下获取光谱信息,通过光谱预处理、联合区间偏最小二乘法筛选特征光谱区间后进行主成分分析,再建立
【基金项目】
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国家现代农业(茶)产业技术体系建设专项(CARS-19),湖北省农业科技创新中心创新团队项目(2016-620-000-001-032),国家自然科学基金青年科学基金项目(31400586)
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应用近红外光谱技术对青砖茶品质进行快捷、无损评价。在保证样品完整的条件下获取光谱信息,通过光谱预处理、联合区间偏最小二乘法筛选特征光谱区间后进行主成分分析,再建立品质分数的Jordan-Elman nets人工神经网络预测模型。最佳预处理方法为多元散射校正+二阶导数,特征光谱区间为4377.6~4751.7、4755.6~5129.7、6262.7~6633.9、7386~7756.3 cm^-1,特征光谱区间前3个主成分累计贡献率为99.15%,模型传递函数为tanh,模型对验证集样品的预测均方根误差为
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