武 斌，崔艳海，武小红，贾红雯，李 敏

1. 滁州职业技术学院信息工程系，安徽 滁州 239000

2. 江苏大学京江学院, 江苏 镇江 212013

3. 江苏大学电气信息工程学院，江苏 镇江 212013

4. 乐山师范学院物理与电子工程学院，四川 乐山 614000

一种广义噪声聚类的红外光谱茶叶品种鉴别研究

武 斌1，崔艳海2，武小红3*，贾红雯1，李 敏4

1. 滁州职业技术学院信息工程系，安徽 滁州 239000

2. 江苏大学京江学院, 江苏 镇江 212013

3. 江苏大学电气信息工程学院，江苏 镇江 212013

4. 乐山师范学院物理与电子工程学院，四川 乐山 614000

茶叶品种鉴别在茶叶的生产和销售中起着十分重要的作用。深入研究一种方法简单、易于操作、检测速度快的茶叶品种的鉴别方法，对于茶叶产品品种的鉴别有着十分重要的意义。利用红外光谱检测技术结合模糊聚类算法对茶叶品种进行快速鉴别是茶叶品种检测中最有效的和最实用的技术之一。为实现茶叶品种的快速分类，以快速广义噪声聚类(FGNC)为基础，提出一种新的广义噪声聚类(NGNC)。NGNC将FGNC目标函数中的欧式距离的平方扩展为欧式距离的p次方，提高了FGNC的聚类准确率。试验以优质乐山竹叶青、劣质乐山竹叶青和峨眉山毛峰三种茶叶为研究对象，采用FTIR-7600型傅里叶红外光谱仪检测茶叶样本的红外漫反射光谱。首先用主成分分析(PCA)对茶叶的高维红外光谱进行降维处理，然后用线性判别分析(LDA)进行茶叶光谱数据的品种类别信息的提取，最后分别运行FGNC和NGNC两种聚类算法进行茶叶红外光谱的聚类分析。……