文献类型：期刊文章

作　　者：吴瑞梅[1] 吴彦红[1] 艾施荣[2] 刘木华[1] 赵杰文[3] 严霖元[1]

机构地区：[1]江西农业大学工学院,江西南昌330045 [2]江西农业大学软件学院,江西南昌330045 [3]江苏大学食品与生物工程学院,江苏镇江212013

出　　处：《江西农业大学学报》

基　　金：江西省科技计划项目(20112BBF60019);江西省教育厅科学基金项目(GJJ11081)

年　　份：2013

卷　　号：35

期　　号：2

起止页码：413-418

语　　种：中文

收录情况：BDHX、BDHX2011、CAB、CAS、CSA、CSA-PROQEUST、CSCD、CSCD_E2013_2014、IC、JST、PROQUEST、RCCSE、WOS、ZGKJHX、ZR、核心刊

摘　　要：为弥补感官审评方法评定茶叶品质存在的不足,提出采用高光谱图像来量化分析茶叶的外形感官品质。以碧螺春名优绿茶为对象,采集其高光谱图像,利用主成分分析法从原始高光谱图像中优选出3个波长(768.74,827.54,886.83 nm)下的特征图像。分别提取每个特征图像的颜色特征和纹理特征,3个特征图像共提取90个特征变量。利用BP神经网络方法建立特征变量与外形感官评分之间的相关模型,模型对预测集样本的相关系数为0.859,预测均方根误差为3.611。在预测集中,对模型的预测值与实际评分值进行t检验时,预测值与实际值无显著差异,说明所建模型是准确可靠的。

关 键 词：茶叶外形  高光谱图像 BP神经网络 主成分分析

分 类 号：TP391.41]