《表1 模型测试结果：基于紫外光谱的茶叶识别》

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《基于紫外光谱的茶叶识别》

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选取这次试验所有数据的前8个主成分得分作为训练数据集，将训练数据集进行主成分分析，降维后用每个样本的得分数据作为输入，茶叶种类为输出值，对应碧螺春输出序号1，金骏眉输出序号2，铁观音输出序号3，正山小种输出序号4。将BP神经网络训练模块输入层设置为8，隐含层B设置为10，隐含层t设置为9，输出设置为4 one-hot。进行BP算法训练，计算出准确率为97.66%，在可接受范围内，表明训练识别成功，如表1所示。