[发明专利]一种使用近红外光谱技术快速鉴别茶叶品种的方法

摘要

本发明是一种使用近红外光谱技术快速鉴别茶叶品种的方法，首先用近红外光谱仪采集茶叶的近红外漫反射光谱，再用主成分分析(PCA)对茶叶的高维近红外光谱进行降维处理，用线性判别分析(LDA)进行茶叶光谱数据的品种类别信息的提取，最后利用一种新的广义噪声聚类方法进行茶叶品种的鉴别分析。本发明具有检测速度快，鉴别准确率高，绿色环保，可实现茶叶品种的准确鉴别。

主权项

1.一种使用近红外光谱技术快速鉴别茶叶品种的方法，其特征在于包括以下步骤：步骤一、茶叶样本近红外光谱的采集：用近红外光谱仪采集不同品种的茶叶样本，获取茶叶样本的近红外漫反射光谱；步骤二、对茶叶样本近红外光谱进行降维处理：采用主成分分析方法将茶叶样本近红外光谱从高维数据变换为低维数据；步骤三、提取茶叶样本近红外光谱的鉴别信息：采用线性判别分析提取茶叶样本近红外光谱的鉴别信息；步骤四、运行模糊C‑均值聚类以得到初始聚类中心；步骤五、用一种广义噪声聚类方法进行茶叶品种的鉴别：根据步骤四的初始聚类中心运行广义噪声聚类方法得到模糊隶属度，根据模糊隶属度可实现茶叶品种的鉴别；所述步骤五中的广义噪声聚类方法采用基于欧式距离的p次方的广义噪声聚类进行茶叶品种的分类，具体如下：(1).初始化设置茶叶近红外光谱样本数目n(+∞＞n＞1)，样本类别数目c(n＞c＞1)，权重指数m(+∞＞m＞1)和p(+∞＞p＞1)，初始迭代次数r＝1，最大迭代数rmax，误差上限值ε，初始化类中心vi,0；(2).计算参数αik：这里σ²是样本的方差；α_ik为第i(i＝1，2，……，c)类别的第k(k＝1，2，……，n)个样本的参数；D_ik,r＝||x_k‑v_i,r‑1||是x_k‑v_i,r‑1的欧式距离，x_k为第k个样本，v_i,r‑1为第r－1次迭代时第i类的类中心矢量；D_jk,r＝||x_k‑v_j,r‑1||是x_k‑v_j,r‑1的欧式距离，ν_j,r‑1为第r－1次迭代时第j类的类中心矢量；为总体样本均值，x_j为第j个样本；(3).计算第r次迭代时的模糊隶属度值uik,r；这里隶属度值uik,r表示第r次迭代计算时第k个样本隶属于第i类的模糊隶属度值；Dik,r＝||xk‑vi,r‑1||，vi,r‑1为第r－1次迭代时第i类的类中心矢量；(4).计算第r次迭代时的类中心vi,r；当maxi||vi,r‑vi,r‑1||＜ε或者r＝rmax时，迭代终止；否则，r＝r+1，返回步骤(2)继续迭代计算。