基于主成分分析和神经网络的近红外光谱苹果品种鉴别方法研究

摘　要　提出了一种用近红外光谱技术快速鉴别苹果品种的新方法, 首先用主成分分析法对苹果品种进行聚类分析并获取苹果的近红外指纹图谱, 再结合人工神经网络技术进行品种鉴别。主成分分析表明, 主成分1和主成分2 的累积可信度已达98 % , 以主成分1 和2 对所有建模样本的得分值做出的得分图, 对不同种类苹果具有很好的聚类作用。利用主成分分析得到的载荷图可以得到对于苹果品种敏感的特征波段, 用特征波段图谱作为神经网络的输入建立三层BP 人工神经网络模型。每个品种各25 个苹果共75 个用来建立神经网络模型, 余下的共15 个用于预测。对未知的15 个样本进行预测, 品种识别准确率达到100 %。说明文章提出的方法具有很好的分类和鉴别作用, 为苹果的品种鉴别提供了一种新方法。