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基于近紅外光譜技術(shù)與BP-ANN算法的豆粕品質(zhì)快速檢測

閱讀:540      發(fā)布時(shí)間:2014-08-06
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 應(yīng)用近紅外漫反射光譜技術(shù)結(jié)合誤差反向傳遞人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(BP-ANN)算法,建立豆粕品質(zhì)(包括水分、粗蛋白、殘油)的定量分析模型。將豆粕漫反射吸收光譜數(shù)據(jù)進(jìn)行SNV、DT、SG求導(dǎo)、SG平滑和均值中心化處理,然后采用偏zui小二乘方法(PLS)降維獲取主成分,并優(yōu)化選擇合適的隱含層節(jié)點(diǎn)數(shù)、隱含層和輸出層轉(zhuǎn)化函數(shù),建立校正模型,并用驗(yàn)證樣品對校正模型進(jìn)行驗(yàn)證。結(jié)果顯示,BP-ANN法建立的水分、粗蛋白和殘油的預(yù)測相關(guān)系數(shù)(R)分別為0.981、0.988、0.982,預(yù)測標(biāo)準(zhǔn)偏差(SEP)分別為0.120、0.216、0.036,均優(yōu)于PLS建模方法結(jié)果,且滿足傳統(tǒng)分析方法的重復(fù)性要求,表明BP-ANN方法可用于生產(chǎn)過程豆粕品質(zhì)的快速監(jiān)控。

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