基于激光诱导击穿光谱的茶叶品种识别模型对比

为了快速识别茶叶品种,提出了激光诱导击穿光谱全光学诊断方法。采集7种茶叶样品在200~480 nm波长范围的激光诱导击穿光谱的全谱数据, 分别运用九点平滑和九点平滑/一阶导数方法对光谱进行降噪、消除干扰预处理, 再结合主成分分析对预处理后的光谱进行降维。选择判别分析(DA)、径向基函数网络(RBF)和B-P反向传播网络(又称MLP)三种模型对7种茶叶进行品种识别。结果显示: 综合九点平滑和一阶导数预处理后, 再结合主成分分析降维, 可使三种模型对茶叶品种的识别准确率均有一定程度的提高, MLP的识别准确率高于DA和RBF, 其训练集识别准确率为99.6%, 测试集识别准确率为99.1%。选择合