NIR光谱与BP神经网络：快速无损鉴定沙棘汁品牌的有效方法

本文主要探讨了利用可见近红外光谱（Visible-Near Infrared, VNIR）技术来实现沙棘汁品牌的快速无损鉴别方法。研究者采用了FieldSpec3光谱仪对三种不同品牌的沙棘汁进行了详细的光谱分析，共收集了120个样本的数据。在预处理阶段，他们运用了平均平滑法和多元散射校正（Multi-Scale Scatter Correction, MSC）来减少噪声和提高数据质量。 接下来，主成分分析（Principal Component Analysis, PCA）被用来对光谱数据进行降维处理和特征提取，获得了显著的主成分（PCs）。通过将90个样本作为训练集，30个样本作为测试集，构建了一个三层反向传播（Back Propagation, BP）神经网络模型。这里的输入变量是基于累计可信度选择的8个主成分数据，而输出变量则是沙棘汁的品牌标识。 在实验中，当设置阈值为±0.1时，模型对于预测样本的品牌识别准确率达到了100%，这显示出该方法在实际应用中具有很高的精确性和可靠性。因此，研究者得出结论，结合可见近红外光谱、主成分分析和BP神经网络算法可以作为一种有效且高效的方式来区分不同品牌的沙棘汁，这对于食品行业的产品质量和品牌认证具有重要意义。 总结来说，本文不仅介绍了可见近红外光谱技术在食品鉴别的潜力，还展示了其与机器学习技术如主成分分析和神经网络的有效集成。这种方法不仅可以节省时间，还可以在不破坏样品的前提下提供准确的品牌识别，对于提升沙棘汁行业的生产效率和产品质量控制具有实际价值。