基于稀疏主成分分析的近红外光谱法鉴别黄花梨的成熟度

作者：付建华; 周新奇; 刘辉军; 林敏

来源：理化检验. B, 化学分册, 2017, 53(02): 146-151.

• 近红外光谱法
• 稀疏主成分分析
• 黄花梨
• 成熟度

从同一果园的12棵果树上,在8月的4个不同日期各采集5个黄花梨样品,共采集240个样品。从每个样品上采集光谱数据。通过稀疏主成分分析(SPCA)和主成分分析(PCA)提取光谱中与成熟度相关的特征并进行解析,结合人工神经网络(ANN)建立黄花梨成熟度的鉴别模型。从所得载荷向量图可知:1 SPCA能有效提取光谱中与成熟度有关的特征,其7个稀疏主成分分别反映了黄花梨的糖类物质、水分、色素和硬度等信息;2 SPCA-ANN的成熟度鉴别模型的预测总识别率为93.33%,高于PCA-ANN的鉴别模型的预测总识别率91.67%。

• 单位
  聚光科技（杭州）股份有限公司; 中国计量大学; 聚光科技(杭州)股份有限公司