FB-CARS–PER-BHNet用于成品红茶品质指标的无损高光谱评估 [FB-CARS–PER-BHNet for Nondestructive Hyperspectral Assessment of Quality Indicators in Finished Black Tea]

方法

频域约束波长筛选结合PLSR与证据门控残差学习，47个样品外部验证。

发现

水浸出物等指标R²达0.86–0.91，少量波长即可逼近全谱精度。

机会点

小样本高光谱波长筛选可迁移至其他农产品品质检测，并探索跨品种跨批次泛化。

针对成品红茶无损检测样本少、谱段高相关的难题，提出FB-CARS–PER-BHNet（频域约束波长筛选+PLSR+证据门控残差学习）。47个样品外验中水浸出物等指标R²达0.86–0.91，少量波长即可逼近全谱精度。