基于激光诱导击穿光谱的茶叶品种快速分类 下载: 1408次
徐向君, 王宪双, 李昂泽, 何雅格, 柳宇飞, 何锋, 郭伟, 刘瑞斌. 基于激光诱导击穿光谱的茶叶品种快速分类[J]. 中国激光, 2019, 46(3): 0311003.
Xiangjun Xu, Xianshuang Wang, Angze Li, Yage He, Yufei Liu, Feng He, Wei Guo, Ruibin Liu. Fast Classification of Tea Varieties Based on Laser-Induced Breakdown Spectroscopy[J]. Chinese Journal of Lasers, 2019, 46(3): 0311003.
[1] 于振宇, 舒源. 4):[J]. . 泰山景区建立茶文化与道教文化体验馆的研究. 中国市场, 2016, 106: 108.
Yu Z Y. 4):[J]. Shu Y. Study on the establishment of tea culture, Taoist culture experience museum in Taishan Scenic area. China Market, 2016, 106: 108.
[2] 武进, 吴跃进, 范爽, 等. 结合自动聚焦系统的共线双脉冲激光诱导击穿光谱信号稳定性研究[J]. 中国激光, 2018, 45(7): 0711003.
[3] 王金梅, 颜海英, 郑培超, 等. 基于激光诱导击穿光谱定量检测土壤中营养元素的研究[J]. 中国激光, 2017, 44(11): 1111002.
[4] 谷艳红, 李颖, 田野, 等. 基于LIBS技术的钢铁合金中元素多变量定量分析方法研究[J]. 光谱学与光谱分析, 2014, 34(8): 2244-2249.
[5] 何秀文, 黄林, 刘木华, 等. 激光诱导击穿光谱对大米中镉元素的检测分析[J]. 应用激光, 2014, 34(1): 72-75.
[7] 阎宏涛, 昌征. 激光诱导击穿光谱分析法及其在彩绘文物分析与表征中的应用[J]. 文博, 2009( 6): 229- 233.
Yan HT, ChangZ. The laser-induced breakdown spectroscopy and its application in the polychrome cultural relics[J]. Relics and Museology, 2009( 6): 229- 233.
[8] 刘晓娜, 吴志生, 乔延江. LIBS 快速评价产品质量属性的研究进展及在中药的应用前景[J]. 世界中医药, 2013, 8(11): 1269-1272.
[9] 孙倩倩, 杜敏, 郭连波, 等. 塑料激光诱导击穿光谱技术快速分类应用研究[J]. 光谱学与光谱分析, 2017, 37(7): 2205-2209.
[11] 饶刚福, 黄林, 何秀文, 等. 基于激光诱导击穿光谱的茶叶品种识别模型对比[J]. 激光与光电子学进展, 2018, 55(2): 023002.
[12] Zhang H Y, Zhu Q B, Huang M, et al. Automatic determination of optimal spectral peaks for classification of Chinese tea leaves using laser-induced breakdown spectroscopy[J]. International Journal of Agricultural and Biological Engineering, 2018, 11(3): 154-158.
[13] 蒋帆, 乔欣, 郑华军, 等. 基于高光谱分析技术的机炒龙井茶等级识别方法[J]. 农业工程学报, 2011, 27(7): 343-348.
[15] 杨志辉. 基于机器学习算法在数据分类中的应用研究[D]. 太原: 中北大学, 2017: 14- 15.
Yang ZH. Research on application of machine learning algorithm in data classification[D]. Taiyuan: North University of China, 2017: 14- 15.
[16] 杨崇瑞. 激光诱导击穿光谱数据处理方法研究[D]. 北京: 北京交通大学, 2014: 20- 21.
Yang CR. Study of the spectral data processing in laser induced breakdown spectroscopy technology[D]. Beijing: Beijing Jiaotong University, 2014: 20- 21.
[18] 陈佩. 主成分分析法研究及其在特征提取中的应用[D]. 西安: 陕西师范大学, 2014: 7- 10.
ChenP. Study on principal component analysis and its application in feature extraction[D]. Xi'an:Shaanxi Normal University, 2014: 7- 10.
徐向君, 王宪双, 李昂泽, 何雅格, 柳宇飞, 何锋, 郭伟, 刘瑞斌. 基于激光诱导击穿光谱的茶叶品种快速分类[J]. 中国激光, 2019, 46(3): 0311003. Xiangjun Xu, Xianshuang Wang, Angze Li, Yage He, Yufei Liu, Feng He, Wei Guo, Ruibin Liu. Fast Classification of Tea Varieties Based on Laser-Induced Breakdown Spectroscopy[J]. Chinese Journal of Lasers, 2019, 46(3): 0311003.