基于光谱技术结合计算机信息处理技术鉴别机油品种的研究  

作　　者：周子立[1,2] 张怡芳[1] 何勇[2] 吴迪[2] 

机构地区：[1]浙江机电职业技术学院,浙江杭州310053 [2]浙江大学生物工程与食品科学学院,浙江杭州310029

出　　处：《软件工程师》2010年第5期53-55,共3页Software Engineer

基　　金：国家自然科学基金项目(30270773);浙江省教育厅科研项目(Y200909015)

摘　　要：利用光谱仪测得三种品牌共150个机油样本的光谱数据,再借助数据处理软件对原始光谱数据进行处理,处理后的数据先采用主成分分析法对机油品种进行定性分类,然后利用小波变换技术提取光谱特征信息,把光谱特征信息作为人工神经网络的输入建立机油品种识别模型,对机油品种进行定量鉴别。从每种机油50个样本共计150个样本中随机抽取120个样本(每种40个样本)用来建立神经网络模型,剩下的30个机油样本用于预测。品种识别准确率达到100%。说明本文提出的方法具有很好的分类和鉴别作用,为机油的品种鉴别提供了一种新方法。

关 键 词：可见-近红外光谱 信息处理 机油 主成分分析 小波变换 人工神经网络 

分 类 号：TP391[自动化与计算机技术—计算机应用技术]