【摘 要】
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葡萄酒带有浓厚的葡萄原产地地域特点与个性，快速准确地判别葡萄酒原产地具有重要意义.论文利用Bayes信息融合技术将红葡萄酒样品的近红外透射光谱及中红外衰减全反射光谱
【机 构】
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中国农业大学现代精细农业系统集成教育部重点实验室,北京100083
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葡萄酒带有浓厚的葡萄原产地地域特点与个性，快速准确地判别葡萄酒原产地具有重要意义.论文利用Bayes信息融合技术将红葡萄酒样品的近红外透射光谱及中红外衰减全反射光谱联立进行葡萄酒原产地的判别.分别采集来自我国四个不同葡萄主栽产地(河北怀来、山东烟台、甘肃、河北昌黎)的153个葡萄酒样品的近红外透射光谱和中红外衰减全反射光谱，然后用PLSDA法分别建立基于近红外光谱和中红外光谱的判别模型，以模型输出的预测节点值为先验概率，用Bayes信息融合方法实现两种判别结果的修正决策.融合后的结果为：四产区葡萄酒判别模型建模集准确率为87.11％，检验集准确率为90.87％，均优于单独采用一种光谱技术的判别结果.实验结果表明：信息融合技术有助于模型判别效果的提高，采用近、中红外光谱的Bayes信息融合技术对葡萄酒原产地进行快速识别是可行的.
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