基于学习向量量化在蜂蜜LIF光谱图像识别的应用

针对目前蜂蜜检测技术存在的无法快速、准确识别的问题,提出了一种基于激光诱导荧光(LIF)与学习向量量化(LVQ)有机结合对蜂蜜进行快速识别的方法;采用LIF获取蜂蜜的光谱数据,利用主成分分析(PCA)对光谱数据处理,将处理后的数据输入已建立好LVQ分类学习模型中进行分类识别;实验将挑选4种不同的蜂蜜,每种采集50组蜂蜜光谱数据,随机抽取120组蜂蜜光谱数据用于LVQ神经网络模型的训练,其余80组蜂蜜数据将输入训练好的LVQ模型进行测试; LVQ分类学习模型用于蜂蜜分类鉴定需要的时间为0.8 s,LVQ分类学习模型用于蜂蜜分类鉴定的准确率达到99.45%;实验结果表明:将基于LIF与LVQ有机结合,可以满足蜂蜜快速、准确识别的要求。