《基于学习向量量化在蜂蜜LIF光谱图像识别的应用》为作者：汤超最新的研究成果，本论文的主要观点为市面上常常有蜂蜜掺假新闻，给人们带来身体健康隐患。故蜂蜜的快速精准的识别，可以解决蜂蜜品种掺假问题。基于此，笔者将结合激光诱导荧光技术与学习向量量化神经网络，提出了一种快速识别不同种类的蜂蜜的方法。根据LIF具有灵敏度高和快速检测的特点，取不同种类蜂蜜的光谱数据，利用PCA对蜂蜜的光谱数据处理，再将处理后的数据用LVQ神经网络进行识别。实验将在市面上挑选4种不同的蜂蜜，利用LIF对每种蜂蜜各采集50组光谱，然后对每种蜂蜜各随机选取30组用于LVQ神经网络模型的训练，其余的20组将用于训练好的模型测试。在本实验中，LVQ神经网络算法的所需时间为0。714s,LVQ神经网络算法对蜂蜜识别的准确率高达99。45%。实验结果表明，LVQ神经网络算法结合LIF可以快速准确识别不同种类的蜂蜜。不知是否符合录用要求，望您批评与指正。