文献类型：期刊文章

作　　者：罗一帆[1,2] 郭振飞[3] 朱振宇[4] 王川丕[1] 江和源[1] 韩宝瑜[1]

机构地区：[1]农业部茶叶化学工程重点开放实验室 [2]华南师范大学化学与环境学院,广东广州510631 [3]华南农业大学生命科学院 [4]中山大学基础医学院

出　　处：《光谱学与光谱分析》

基　　金：国家重点基础研究"973"计划(G1998051201);广东省科技计划(2003C20405);农业部茶叶化学工程重点开放实验室开放课题(200401)资助项目

年　　份：2005

卷　　号：25

期　　号：8

起止页码：1230-1233

语　　种：中文

收录情况：AJ、BDHX、BDHX2004、CAS、CSCD、CSCD2011_2012、EI(收录号：2005379361472)、IC、INSPEC、JST、PUBMED、RCCSE、RSC、SCI(收录号：WOS:000231629300016)、SCI-EXPANDED(收录号：WOS:000231629300016)、SCIE、SCOPUS、WOS、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：为了建立近红外光谱测定茶叶中茶多酚和茶多糖的模型, 应用了人工神经网络方法, 选择了7 432.3～6 155.7 cm-1和5 484.6～4 192.5 cm-1特征光谱范围, 以网络结构参数的输入层、隐层、输出层神经元数目分别为(8, 4, 1)和(7, 5, 1)来建立茶多酚和茶多糖的测定模型, 模型的结果表明建模的茶多酚和茶多糖的r, RMSECV, RSECV分别为0.984 7, 0.460, 0.123和0.947 0, 0.136, 0.224;预测集的r, RMSEP, RSEP则分别为0.980 4, 0.529, 0.017和0.968 2, 0.111, 0.030. 由此说明建立的近红外光谱-人工神经网络模型可用于预测茶叶中茶多酚和茶多糖的含量.

关 键 词：人工神经网络 近红外光谱 茶多酚 茶多糖

分 类 号：O657.1]