现代化学与应用

抽象的

使用概率神经网络和紫外反射光谱法作为养殖珍珠质量客观分级方法

Snezana Agatonovic-Kustrin 和 David W Morton

珍珠的质量和价值取决于各种特征的组合，其中最重要的特征包括软体动物种类、珍珠层厚度、光泽、表面、形状、颜色和珍珠大小。珍珠分级师必须量化视觉观察并为珍珠分配等级。这项研究的目的是通过使用人工神经网络从紫外线反射光谱预测珍珠质量参数，减少对珍珠质量某些方面的评估的主观性。鉴于我们之前的模型使用多层感知器 ANN 建模 UVVisible 光谱来预测珍珠的等级，该模型具有良好的可预测性，我们希望通过将光谱输入减少到仅 UV 并使用分类器神经网络建模来简化和改进模型。据推测，由于紫外线的能量高于可见光，它可能会进一步穿透珍珠的表面，因此相应的紫外线漫反射光谱可能会提供更多信息，可用于评估珍珠质量。开发的模型成功预测了软体动物珍珠的生长种类、珍珠和捐赠者的颜色、光泽和表面复杂性。与之前报告的模型相比，简化的模型可以更准确地预测所选的珍珠质量参数。