Qualitative identification of tea categories by near infrared spectroscopy and support vector machine

支持向量机 模式识别(心理学) 主成分分析 人工智能 化学 分类器(UML) 人工神经网络 径向基函数 鉴定(生物学) 红茶 定性分析 生物系统 计算机科学 植物 食品科学 生物 社会学 社会科学 定性研究
作者
Jiewen Zhao,Quansheng Chen,Xingyi Huang,Chao Fang
出处
期刊:Journal of Pharmaceutical and Biomedical Analysis [Elsevier BV]
卷期号:41 (4): 1198-1204 被引量:108
标识
DOI:10.1016/j.jpba.2006.02.053
摘要

Near-infrared (NIR) spectroscopy has been successfully utilized for the rapid identification of green, black and Oolong tea. The spectral features of each tea category are reasonably differentiated in the NIR region, and the spectral differences provided enough qualitative spectral information for the identification of tea. Support vector machine (SVM) as the pattern recognition was applied to identify three tea categories in this study. The top five principal components (PCs) were extracted as the input of SVM classifiers by principal component analysis (PCA). The RBF SVM classifiers and the polynomial SVM classifiers were studied comparatively in this experiment. The best experimental results were obtained using the radial basis function (RBF) SVM classifier with σ = 0.5. The accuracies of identification were all more than 90% for three tea categories. Finally, compared with the back propagation artificial neural network (BP-ANN) approach, SVM algorithm showed its excellent generalization for identification results. The overall results show that NIR spectroscopy combined with SVM can be efficiently utilized for rapid and simple identification of the tea categories.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
更新
PDF的下载单位、IP信息已删除 (2025-6-4)

科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
煊陌完成签到 ,获得积分10
刚刚
鲁楠完成签到,获得积分10
4秒前
万能图书馆应助简单宛秋采纳,获得10
5秒前
科研通AI5应助JJ采纳,获得10
5秒前
Akim应助HHEHK采纳,获得10
6秒前
8秒前
ICEBLUE完成签到,获得积分10
10秒前
Azhou完成签到,获得积分10
11秒前
CodeCraft应助dongdong采纳,获得10
11秒前
量子星尘发布了新的文献求助10
11秒前
12秒前
友芸发布了新的文献求助20
12秒前
veronicaaaa完成签到,获得积分10
13秒前
14秒前
无恙发布了新的文献求助10
14秒前
15秒前
dong应助安白采纳,获得10
15秒前
田様应助LY豪采纳,获得10
16秒前
16秒前
小丑发布了新的文献求助10
19秒前
生气来找我完成签到,获得积分10
20秒前
20秒前
oookkay发布了新的文献求助10
20秒前
冷水发布了新的文献求助10
20秒前
粥喝不喝发布了新的文献求助10
20秒前
21秒前
22秒前
细心柚子发布了新的文献求助10
22秒前
23秒前
23秒前
机灵晓露关注了科研通微信公众号
24秒前
小奎完成签到,获得积分10
24秒前
梦锂铧完成签到,获得积分10
24秒前
英姑应助huhu采纳,获得10
26秒前
26秒前
27秒前
JJ发布了新的文献求助10
27秒前
胡图图发布了新的文献求助10
27秒前
wuchen_chang发布了新的文献求助10
28秒前
LY豪发布了新的文献求助10
28秒前
高分求助中
A new approach to the extrapolation of accelerated life test data 1000
Picture Books with Same-sex Parented Families: Unintentional Censorship 700
ACSM’s Guidelines for Exercise Testing and Prescription, 12th edition 500
Nucleophilic substitution in azasydnone-modified dinitroanisoles 500
不知道标题是什么 500
Indomethacinのヒトにおける経皮吸収 400
Effective Learning and Mental Wellbeing 400
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 工程类 有机化学 生物化学 物理 内科学 纳米技术 计算机科学 化学工程 复合材料 遗传学 基因 物理化学 催化作用 冶金 细胞生物学 免疫学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 3975922
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 3520226
关于积分的说明 11201711
捐赠科研通 3256720
什么是DOI,文献DOI怎么找? 1798423
邀请新用户注册赠送积分活动 877576
科研通“疑难数据库(出版商)”最低求助积分说明 806452