[发明专利]一种模糊鉴别信息提取的茶叶近红外光谱分类方法

权利要求书

1.一种模糊鉴别信息提取的茶叶近红外光谱分类方法，其特征在于，包括如下步骤：

S1,茶叶样本近红外光谱采集：用傅里叶近红外光谱仪对茶叶样本进行检测，获取茶叶样本近红外漫反射光谱数据；

S2，采用多元散射校正(MSC)对茶叶近红外光谱数据进行预处理；

S3，对茶叶样本近红外光谱进行降维处理，利用主成分分析(PCA)将S2中预处理后的茶叶近红外光谱数据进行压缩；

S4，茶叶近红外光谱的模糊鉴别信息提取：采用一种模糊鉴别信息提取方法提取S3中压缩后的茶叶近红外光谱数据的鉴别信息；

S5，对S4中包含鉴别信息的测试样本采用一种模糊簇间分离聚类方法进行茶叶品种分类。

2.根据权利要求1所述的一种模糊鉴别信息提取的茶叶近红外光谱分类方法，其特征在于，所述步骤S1中傅里叶近红外光谱仪采用Antaris II。

3.根据权利要求2所述的一种模糊鉴别信息提取的茶叶近红外光谱分类方法，其特征在于，所述茶叶样本近红外光谱采集方法：将Antaris II近红外光谱分析仪开机预热1个小时，采用反射积分球模式采集茶叶近红外光谱，近红外光谱分析仪扫描每个样品32次以获取样品的漫反射光谱均值，光谱扫描的波数为10000～4000cm^-1，扫描间隔为3.857cm-1，采集到每个茶叶样品的光谱是1557维的数据。

4.根据权利要求3所述的一种模糊鉴别信息提取的茶叶近红外光谱分类方法，其特征在于，还包括：保持温度和相对湿度不变。

5.根据权利要求1所述的一种模糊鉴别信息提取的茶叶近红外光谱分类方法，其特征在于，所述步骤S3的实现方法：将S2中的光谱用主成分分析计算特征值和特征向量，将特征值从大到小排列，取前7个最大特征值，将茶叶样本的近红外光谱数据投影到对应的7个特征向量上，将近红外光谱从1557维压缩到7维。

6.根据权利要求5所述的一种模糊鉴别信息提取的茶叶近红外光谱分类方法，其特征在于，还包括：将这7维光谱数据分为两个部分：从每类茶叶样本中选取若干个样本组成茶叶样本训练集，剩余样本组成茶叶样本测试集。