Grade Identification of Tieguanyin Tea Using Fluorescence Hyperspectra and Different Statistical Algorithms.

Li, Yating; Sun, Jun; Wu, Xiaohong; Lu, Bing; Wu, Minmin; Dai, Chunxia

Li, Yating; Sun, Jun; Wu, Xiaohong; Lu, Bing; Wu, Minmin; Dai, Chunxia.

Afiliação

Li Y; School of Electrical and Information Engineering of Jiangsu Univ., Zhenjiang, 212013, China.
Sun J; School of Electrical and Information Engineering of Jiangsu Univ., Zhenjiang, 212013, China.
Wu X; School of Electrical and Information Engineering of Jiangsu Univ., Zhenjiang, 212013, China.
Lu B; School of Electrical and Information Engineering of Jiangsu Univ., Zhenjiang, 212013, China.
Wu M; School of Electrical and Information Engineering of Jiangsu Univ., Zhenjiang, 212013, China.
Dai C; School of Electrical and Information Engineering of Jiangsu Univ., Zhenjiang, 212013, China.

J Food Sci ; 84(8): 2234-2241, 2019 Aug.

Article em En | MEDLINE | ID: mdl-31313313

Assuntos

Algoritmos; Camellia sinensis/química; Imagem Óptica/métodos; Camellia sinensis/classificação; Análise Discriminante; Fluorescência; Folhas de Planta/química; Folhas de Planta/classificação; Máquina de Vetores de Suporte; Chá/química

Palavras-chave

characteristic wavelengths; fluorescence hyperspectra; grade identification; model optimization; tea

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Texto completo: 1 Coleções: 01-internacional Base de dados: MEDLINE Assunto principal: Algoritmos / Camellia sinensis / Imagem Óptica Tipo de estudo: Diagnostic_studies / Evaluation_studies / Prognostic_studies Idioma: En Revista: J Food Sci Ano de publicação: 2019 Tipo de documento: Article País de afiliação: China País de publicação: Estados Unidos

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