茶葉快速準確識別方法研究是當前茶葉行業亟待解決的一項重大課題.本研究采用一種近紅外光譜結合SIMCA模式識別方法對茶葉進行識別與分類.研究結果表明,選取6500～5300cm^-1波長范圍內的光譜,通過標準歸一化（SNV）預處理后,利用SIMCA的模式識別方法分別為龍井、碧螺春、祁紅和鐵觀音等四類茶葉建立了類模型.主成分數分別為4、5、2和3時,類模型對未知樣本的識別效果最佳.在α=5%的顯著性水平下,四類模型的對未知茶葉樣本的識別率分別是90%、80%、100%和100%,拒絕率全是100%.本論文為快速準確識別茶葉提供了一種新思路.【SIMCA模式識別方法在近紅外光譜識別茶葉中的應用】完成機構：[1]江蘇大學生物與環境工程學院,江蘇鎮江212013 [2]云南農業大學工程技術學院,云南昆明650201 [3]江西農業大學工學院,江西南昌330045

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