中国农业科学院农业信息研究所 中国农学会
Agricultural Information Institute of CAAS China Association of Agricultural Science Societies
En
Ch
中国农业科学院农业信息研究所 中国农学会 主办

AI检索

订阅

返回顶部
当前位置: 首页 > 文章 > 近红外光谱分析技术在茶叶品质属性甄别中的应用 安徽农业大学学报 2009,36 (2) 287-291
Position: Home > Articles > Application of near infrared spectroscopic techniques on the fidelity identification of tea quality Journal of Anhui Agricultural University 2009,36 (2) 287-291

近红外光谱分析技术在茶叶品质属性甄别中的应用

作  者：
廖步岩;张正竹;夏涛;朱博;阎守和;宛晓春
单  位：
安徽农业大学茶叶生物化学与生物技术教育部;农业部重点实验室
关键词：
近红外光谱;茶叶品质;甄别;偏最小二乘法(PLS);标准法
摘  要：
茶叶品质属性的快速准确甄别是当前茶叶行业亟待解决的一个重要课题。利用近红外光谱分析技术,结合不同的化学计量学方法(偏最小二乘法、标准法),对茶叶进行快速无损检测,从而判定类别。结果表明,基于提取的茶叶近红外光谱数据,利用偏最小二乘法(PLS)的甄别效果优于标准法,可以直观地将59个来自不同产地、品种和加工工艺的茶叶样品进行准确的分类判定。
译  名：
Application of near infrared spectroscopic techniques on the fidelity identification of tea quality
作  者：
LIAO Bu-yan,ZHANG Zheng-zhu,XIA Tao,ZHU Bo,YAN Shou-he,WAN Xiao-chun(Key Laboratory of Tea Biochemistry & Biotechnology,Ministry of Education and Ministry of Agriculture,Anhui Agricultural University,Hefei 230036)
关键词：
near infrared reflectance spectroscopy(NIRS);tea quality;identification;partial least squares algorithm(PLS);standard algorithm
摘  要：
It is necessary to develop techniques for the fidelity identification of tea quality.Near infrared spectroscopic(NIRS)techniques,coupling with different chemometrics models of partial least squares algorithm(PLS)and standard algorithm,was employed as a quick and nondestructive method for fidelity identification of tea quality.The results showed that the model of PLS was better than that of standard algorithm.Depending on the collected NIR data of 59 tea samples with different regions,assortment and manufacturing processing,the fidelity of tea qualities could be identified clearly by the chemometrics models of PLS.NIR techniques coupling with the chemometrics models of PLS was suggested to be a quick and precise method for the fidelity identification of tea quality.

相似文章

导出引用
计量
文章访问数: 14
HTML全文浏览量: 0
PDF下载量: 0

所属期刊

推荐期刊

友情链接Friendly link
农业信息研究所Agricultural information institute 农业智能知识服务平台Agricultural intelligent knowledge service platform 农业学术服务平台Agricultural Knowledge Service System 中国知网CNKI 维普网VIP 万方WANFANG DATA
联系我们Contact us

电话Tell：010-82109652-808

邮箱E-mail：agrijournal@caas.cn

服务Service
关于我们About us 意见建议Opinions and suggest
版权说明Copyright
单位：中国农业科学院农业信息研究所 中国农学会 © 2017中国农业科学院农业信息研究所 ICP备案号：京ICP备09089781号-46