近红外光谱和模式识别技术在西湖龙井与浙江龙井茶叶鉴别中的应用

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ＡｂｔａｔＴｉｒｎｔｈｏｇｉｇＴａａｄＺｅｉｎｏｇｉｇＴａａｒｃｇｉｏｄｌｓｓｒｃ：ｏｄｓｉａｅＸｉｕＬｎｊｅｎｈｊｇＬｎｊｅ，ｅｏｎｔｎｍｏｅｗａｃｍｉｎａｎｉ
方根误差（ＭＳＣ）ＲＥＶ和相关系数（分别为０１，验证集均方根误差（ＭＳＰ和相Ｒ）和ＲＥ）
关系数（。也分别为０１Ｒ）和，分辨正确率为ｉ０％。０关键词：浙江龙井茶叶；西湖龙井茶叶；近红外光谱；偏最小二乘回归判别分析；最小二乘支持向量机；径向基神经网络
摘要：了鉴别西湖龙井和浙江龙井茶叶，为采用近红外光谱分析技术结合化学计量学方法建立了识别模型。先对原始光谱进行标准正态变换（ｔｎａｄＮｒａＶｒｎ，Ｎ）ＳａｄｒｏｍｌａｉｔＳＶａ预处理，然后分别采用最小二乘判别分析（ａｉｅｓＳｕｒＲｇｅｓｎｉｒｉｎＰｒａＬａｔｑａｅｅｒｓｏ．ｓｉｎｔｔｌｉｄｃｍａＡａｓ，Ｌ — Ａ、最小二乘支持向量机（ｅｓＳｕｒＳｐｏｔｅｔｒｃｉ，ＳＶｎｌｉＰＳＤ）ｙｓＬａｔｑａｕｐｒＶｃｈｅＬＳＭ）ｅｏＭａｎ
Ｈａｇｈｕ１０８ｎｚｏ３ｓＣｉａＪｌｎｎｖｒｉ，ｎｚｏ３０１，ｈｎ）．ＣｌｇｆＬｆＳｉｅ，ｈｎｉａｇＵｉｅｓｙＨａｇｈｕ１０８Ｃｉａｅｅｎｉｔ
ＳａｅＫｅａｏａｏｙｏｌｎｈｓｌｇｎｉｃｅｓｒ，ｏｌｅｏｉｃｅｃｓＺｅｉｎｎｖｒｉｔｔｙＬｂｒｔｒｆａｔＰｙｉｏｙａｄＢｏｈｍｉｔＣｌｇｆｆＳｉｎｅ，ｈｊｇＵｉｅｓｔＰｏｙｅＬｅａｙ
收稿日期：０２０—２２１２１－基金项目；浙江省重点科技创新团队 — 农产品安全标准与检测技术创新团队项目（１Ｒ０２） “ 一五 ” — ２０５０８；十０国家科技支撑计划项目：食品安全关键技术一粮油、蔬果等安全控制技术的研究（１０４）Ｙ３０２６作者简介：张龙（８一，，１６男山东临沂人，士研究生，９）博主要研究方向为农产品产地溯源。 — ａ：０００７ｚ．ｕｎＥｍｉ１９７１＠ｊｅ．ｌｕｄｃ
和径向基人工神经网络（ａｉａｓｕｃｏｅｒｌｅｏｋＲＦＮ三种模型对西湖ＲｄｌｓｎｔｎＮｕａＮｔｒ，ＢＮ）ａＢｉＦｉｗ龙井和浙江龙井茶叶进行预测。最小二乘支持向量机参数通过网格搜索和完全交叉验证得到优化。经优化后，罚系数（）惩，和核函数参数（分别为２９１１４；ＲＦＮｙ）２．和２．９ＢＮ最佳隐藏层神经元个数为２个。通过比较可知，ＬＳＭ的预测性能最好，其校正集均７ＳＶ
ｅｔｂｉｈｄｂｓｎｅ￣ｉｆａｅｐｃｒｓｏｙｃｍｂｎｄｗｉｈｃｅｓａｌｅｙｕｉｇａｎａｎｒｒｄｓｅｔｏｃｐｏｓｒｉｅｔｈｍｏｍｅｒｃ．Ｆｉｓ，ｔｅｒｗｐｃｒｔｉｓｒｔｈａｓｅｔａ
ＬｎｊｇＴａａｄＺｅｉｎｏｇｉｇＴａｏｇｉｅｎｈｊｇＬｎｊｎｅｎａ
ＺＡＧＬｎ，ＷＡＮｅｊａ．Ａｉｒｎ．Ｈｈｎ，ＨＮｏｇ－，ＧＦｉｕｎＰＮＪ — ｇ２ＺＵＣｅｇ２－ａｏ１
文章编号：１７—７５２１）３０４—５６２８（２ —０４０８００
近红外光谱和模式识别技术在西湖龙井与浙江龙井茶叶鉴别中的应用
张龙王飞娟。潘家荣朱诚，
（．１浙江大学生命科学学院植物生理学与生物化学国家重点实验室，浙江杭州３０５１０８；２中国计量学院生命科学学院，浙江杭州３０１）．１０８
中图分类号：Ｔ２１文献标识码：ＡＳ０．２
Ｄ：１．６／ｉｎ１７—７５０２３０ＯＩ０９９ｊｓ．２８．１．．９３．ｓ６８２００
ＡｐｐｌｃｔｏｆＮｅｒＩｒｒｄＳｐｅｔｏｃｐｙａｄｔｅｎｉａｉｎｏａｎｆａｅｃｒｓｏｎＰａｔｒＲｅｏｃｇｎｉｉｏｄｅｎｉｃｉｉｔｏｆＸｉｕｔｏｎＭｌｉＤｓｒｍｎａｉｎｏｈ
ｗｒｒｐｏｅｓｄｗｔｅｔｎａｄＮｒｌａｉｔＳＶｆｎｔｎＴｅ，ｈｉｏｇｉｇｅｎｅｅｅｒｃｓｅｉｔａｄｒｏｍａＶｒｎ（Ｎ）ｕｃｉ．ｈｎｔｅｈＬｎｊａａｄｐｈｈＳａｏＸｕｎＴ
ＺｅｉｎｏｇｉｇＴａｗｒｒｄｃｅｅｐｃｉｅｙｗｉｈｅｄｌｏａｔｌｅｔｑａｅＲｇｅｓｎｈｊｇＬｎｊｅｅｐｅｉｔｄｒｓｅｔｌｔｔｒｅｍｏｅｆｒｉａｕｒｅｒｓｉ一ａｎｅｖｈｓＰａＬｓＳｏ

近红外光谱和模式识别技术在西湖龙井与浙江龙井茶叶鉴别中的应用

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