【摘 要】
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针对茶叶品质无损检测时内外品质难以同时兼顾的问题，利用高光谱图像技术检测茶叶质量。设计一套基于光谱仪的高光谱图像系统采集数据；通过主成分分析，从海量数据中优选出三个波
【基金项目】
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国家863计划（2006AA10Z263）和江苏省自然基金重点资助项目（BK2006707-1）资助课题.
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针对茶叶品质无损检测时内外品质难以同时兼顾的问题，利用高光谱图像技术检测茶叶质量。设计一套基于光谱仪的高光谱图像系统采集数据；通过主成分分析，从海量数据中优选出三个波长段的特征图像；从每个特征图像中分别提取平均灰度级、标准方差、平滑度、三阶矩、一致性和熵等6个基于统计矩的纹理特征参量，每个样本共有18个特征变量；再通过主成分分析对这18个特征变量进行压缩，提取8个主成分因子建立基于反向传播神经网络的茶叶等级判别模型。模型训练时的总体回判识别率为97％；预测时总体识别率为94％。结果表明，高光谱图像技术可以
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