紫外光谱结合人工神经网络识别不同品种红薯淀粉

为了识别不同品种红薯淀粉,建立紫外光谱的红薯淀粉品种识别模型。采用单因素试验优化提取条件,对不同品种红薯淀粉提取液进行紫外光谱扫描,将原始光谱数据预处理后进行主成分分析,比较不同数据处理方法区分品种的效果,并进行聚类分析,利用人工神经网络建立识别模型。结果表明:最佳提取溶剂为甲醇,最佳超声时间为20 min;紫外光谱图有相似的吸收峰,但吸光度存在差异;以小波降噪后一阶求导处理数据进行主成分分析的品种识别效果最好。建立的人工神经网络识别模型对13个品种预测的准确率为100%。因此,紫外光谱结合人工神经网络模型可作为红薯品种淀粉快速、准确识别的新方法。