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基于卷積神經網絡的茶鮮葉主要內含物的光譜快速檢測方法

李曉麗  張東毅  董雨倫  金娟娟  何勇  
【摘要】:兒茶素和咖啡堿是茶葉品質的重要評價指標,為了探索深度卷積神經網絡(CNN)結合可見近紅外光譜(Vis/NIR)用于茶葉兒茶素和咖啡堿無損快速檢測的可行性,本研究通過高效液相色譜來測定茶葉中的兒茶素和咖啡堿含量,并與樣本的光譜信息建立對應關系;采用回歸分析和CNN建模構建了光譜與茶葉內含物的定量關系;采用競爭自適應重加權采樣(CARS)和連續投影算法(SPA)選擇特征波長,用于開發基于這些特征波長的簡單模型。結果表明:4種兒茶素和咖啡堿含量從第1葉位到第6葉位呈現出逐漸降低的趨勢;提取特征波長不僅減少了光譜變量數,還獲得了比全譜更優或接近的模型性能;CNN在回歸分析和特征提取中均表現出良好的性能,預測兒茶素和咖啡堿最優模型的決定系數(R~2)和殘余預測偏差(RPD)分別達到了0.93和3.28以上。因此,卷積神經網絡結合可見近紅外光譜可以對兒茶素和咖啡堿的含量進行快速無損檢測。

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