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Millet Origin Identification model Based on Near-infrared Spectroscopy

Agricultural Biotechnology 2024年第3期13卷 31-33页

作者： Penghe LYU Dongfeng YANG College of Information and Electrical Engineering Heilongjiang Bayi Agricultural UniversityDaqing 163700China

[Objectives]This study was conducted to clarify the difference of millet from different producing areas in near-infrared spectroscopy(NIRS)modeling.[Methods]Millet samples from six different regions were collected for NIRS analysis,and an origin identification model based on bp neural network was *** competitive adaptive reweighted sampling(cars)algorithm was used to extract characteristic wavelength variables,and a cars-bp model was established on this ***,the cars-bp model was compared with support vector machine(SVM),partial least squares discriminant analysis(PLS)and KNN models.[Results]The characteristic wavelengths were extracted by cars,and the number of variables was reduced from 1845 to *** discrimination accuracy of the cars-bp model for the samples from six producing areas reached 98.1%,which was better than SVM,PSL and KNN models.[Conclusions]NIRS can quickly and accurately identify the origin of millet,providing a new method and way for the origin identification and quality evaluation of millet.

关键词： Millet Identification of origin cars-bp model NIR

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