基于光谱技术结合计算机信息处理技术鉴别机油品种的研究 |
| |
作者姓名: | 周子立 张怡芳 何勇 吴迪 |
| |
作者单位: | 1. 浙江机电职业技术学院,浙江,杭州,310053;浙江大学生物工程与食品科学学院,浙江,杭州,310029 2. 浙江机电职业技术学院,浙江,杭州,310053 3. 浙江大学生物工程与食品科学学院,浙江,杭州,310029 |
| |
基金项目: | 国家自然科学基金,浙江省教育厅科学研究项目 |
| |
摘 要: | 利用光谱仪测得三种品牌共150个机油样本的光谱数据,再借助数据处理软件对原始光谱数据进行处理,处理后的数据先采用主成分分析法对机油品种进行定性分类,然后利用小波变换技术提取光谱特征信息,把光谱特征信息作为人工神经网络的输入建立机油品种识别模型,对机油品种进行定量鉴别。从每种机油50个样本共计150个样本中随机抽取120个样本(每种40个样本)用来建立神经网络模型,剩下的30个机油样本用于预测。品种识别准确率达到100%。说明本文提出的方法具有很好的分类和鉴别作用,为机油的品种鉴别提供了一种新方法。
|
关 键 词: | 可见-近红外光谱 信息处理 机油 主成分分析 小波变换 人工神经网络 |
本文献已被 CNKI 维普 万方数据 等数据库收录! |
|