本文關(guān)鍵詞：一種廣義噪聲聚類的紅外光譜茶葉品種鑒別研究

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【摘要】：茶葉品種鑒別在茶葉的生產(chǎn)和銷售中起著十分重要的作用。深入研究一種方法簡單、易于操作、檢測速度快的茶葉品種的鑒別方法,對于茶葉產(chǎn)品品種的鑒別有著十分重要的意義。利用紅外光譜檢測技術(shù)結(jié)合模糊聚類算法對茶葉品種進行快速鑒別是茶葉品種檢測中最有效的和最實用的技術(shù)之一。為實現(xiàn)茶葉品種的快速分類,以快速廣義噪聲聚類(FGNC)為基礎(chǔ),提出一種新的廣義噪聲聚類(NGNC)。NGNC將FGNC目標函數(shù)中的歐式距離的平方擴展為歐式距離的p次方,提高了FGNC的聚類準確率。試驗以優(yōu)質(zhì)樂山竹葉青、劣質(zhì)樂山竹葉青和峨眉山毛峰三種茶葉為研究對象,采用FTIR-7600型傅里葉紅外光譜儀檢測茶葉樣本的紅外漫反射光譜。首先用主成分分析(PCA)對茶葉的高維紅外光譜進行降維處理,然后用線性判別分析(LDA)進行茶葉光譜數(shù)據(jù)的品種類別信息的提取,最后分別運行FGNC和NGNC兩種聚類算法進行茶葉紅外光譜的聚類分析。實驗結(jié)果表明,同F(xiàn)GNC相比較,NGNC具有更高的聚類準確率,更快的收斂速度和更逼近真實的聚類中心�？傮w而言,采用紅外光譜技術(shù)檢測茶葉樣本,同時結(jié)合PCA,LDA和NGNC可實現(xiàn)快速、準確地聚類茶葉的紅外光譜,能有效地實現(xiàn)茶葉品種的鑒別分析,為實現(xiàn)基于紅外光譜和模糊聚類的茶葉品種鑒別分析提供了一種新方法和新思路。
【作者單位】： 滁州職業(yè)技術(shù)學(xué)院信息工程系;江蘇大學(xué)京江學(xué)院;江蘇大學(xué)電氣信息工程學(xué)院;樂山師范學(xué)院物理與電子工程學(xué)院;
【基金】：國家自然科學(xué)基金項目(31101082) 安徽省高等教育振興計劃人才項目“高校優(yōu)秀青年人才支持計劃”(皖教秘人[2014]181號) 樂山市科技局項目(14NZD017)資助
【分類號】：O657.33;TS272.7
【正文快照】：

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