近红外光谱进行黄酒品种的判别

近红外光谱进行黄酒品种的判别 摘要 为了实现对黄酒品种的快速判别，采用可见／近红外光谱对不同品种的黄酒获取光谱曲线，然后采用主成分分析方法对光谱数据进行聚类分析，并将其提取的主成分作为BP神经网络的输入值，建立了黄酒品种鉴别模型。 该模型将前6个主成分作为神经网络的输入变量，加速了神经网络的学习速度，提高了模型的预测精度。随机选取每个品种的15个黄酒样本，共45个样本组成预测集，剩余的145个黄酒样本组成训练集建立训练模型，并用预测集样本对其进行验证。 将品种鉴别的偏差标准定为±0．1，结果表明，只有1个未知样本超出偏差范围，该方法的品种鉴别正确率为97。78 ，获得了满意的结果。 说明文章提出的方法具有很好的分类和鉴别作用，为黄酒品种的快速鉴别提供了一种新方法。