基于近紅外的fisher分類法識別茶葉原料品種的研究

提出一種可對成品茶的原料品種進行準確識別的方法。在實驗中對不同原料品種（龍井43。與其他品種）制成的茶葉樣本進行近紅外光譜的采集，通過主成分分析（principal component analysis，pca）后獲得了20個主成分，利用逐步回歸法篩選出8個主成分作為自變量，建立茶葉原料品種的fisher識別函數對成品茶的原料品種進行識別分析。實驗結果表明建立的識別函數能很好地對茶葉的原料品種進行準確識別，在定標集中的識別準確率達到了96．8％，并月．利用外部樣本進行驗證的識別準確率也達到了93．5％。本實驗證實了利用pca和fisher識別組合分析識別成品茶原料品種的可行性。完成機構：[1]中國農業科學院茶葉研究所茶樹資源與改良研究中心,國家茶樹改良中心,浙江杭州310008 [2]南京農業大學,江蘇南京210095