茶葉快速準確識別方法研究是當前茶葉行業(yè)亟待解決的一項重大課題.本研究采用一種近紅外光譜結合simca模式識別方法對茶葉進行識別與分類.研究結果表明,選取6500～5300cm^-1波長范圍內(nèi)的光譜,通過標準歸一化（snv）預處理后,利用simca的模式識別方法分別為龍井、碧螺春、祁紅和鐵觀音等四類茶葉建立了類模型.主成分數(shù)分別為4、5、2和3時,類模型對未知樣本的識別效果最佳.在α=5%的顯著性水平下,四類模型的對未知茶葉樣本的識別率分別是90%、80%、100%和100%,拒絕率全是100%.本論文為快速準確識別茶葉提供了一種新思路.完成機構：[1]江蘇大學生物與環(huán)境工程學院,江蘇鎮(zhèn)江212013 [2]云南農(nóng)業(yè)大學工程技術學院,云南昆明650201 [3]江西農(nóng)業(yè)大學工學院,江西南昌330045