一种极限学习机光谱模型判别恩施玉露茶鲜叶产地的方法

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摘要

一种极限学习机光谱模型判别恩施玉露茶鲜叶产地的方法，涉及农产品产地识别技术领域，其特征在于：扫描获得不同产地茶鲜叶样品的近红外光谱，然后对样品光谱进行预处理剔除噪声信息后，再将样品光谱转化为成对的数据点后将光谱数据均分为20个光谱子区间，应用蚁群算法筛选反映鲜叶产地的光谱信息子区间波段；最后将最佳的光谱信息子区间信息输入到极限学习机算法中，建立极限学习机光谱模型，用于预测鲜叶样品的产地。本发明实现了对恩施玉露茶鲜叶产地的快速、准确预测。

基本信息

专利标题：

一种极限学习机光谱模型判别恩施玉露茶鲜叶产地的方法

专利标题（英）：

暂无

公开（公告）号：

CN110186870A

申请号：

CN201910555462.2

公开（公告）日：

2019-08-30

申请日：

2019-06-25

授权号：

CN110186870B

授权日：

2022-04-08

发明人：

王胜鹏高士伟滕靖叶飞郑琳桂安辉

申请人：

湖北省农业科学院果树茶叶研究所

申请人地址：

湖北省武汉市洪山区南湖大道10号

代理机构：

杭州浙科专利事务所(普通合伙)

代理人：

吴秉中

优先权：

CN201910555462.2

主分类号：

G01N21/359

IPC分类号：

G01N21/359