【摘 要】
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为了证明3维荧光光谱法对市面上的牛奶饮料进行快速分类的有效性,采集了市面上购买的12个不同品牌的牛奶饮料的3维荧光光谱,对光谱数据进行了预处理。采用主成分分析、因子分
【机 构】
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江南大学理学院,江苏省轻工光电工程技术研究中心,江南大学物联网工程学院
【基金项目】
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国家大学生创新训练计划资助项目(201910295040Z),国家重点研发计划资助项目(2018YFC1604204-3)。
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为了证明3维荧光光谱法对市面上的牛奶饮料进行快速分类的有效性,采集了市面上购买的12个不同品牌的牛奶饮料的3维荧光光谱,对光谱数据进行了预处理。采用主成分分析、因子分析结合聚类分析的方法对预处理后的光谱数据进行分类,通过因子分析提取出8个因子代表3维荧光光谱数据,对降维后的数据进行了聚类分析。结果表明,主成分分析保留前两个主成分的累积贡献率达到95.15%,能较好地降低光谱数据的维数,但是分类阈值不易确定;选择2.5作为阈值距离,可将含乳饮料分为配制型含乳饮料、发酵型含乳饮料和乳酸菌饮料,分类准确率达到8
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