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基于新误差函数的豆油脂光谱BP模式识别研究
1
作者
关勇
《食品研究与开发》
CAS
北大核心
2014年第12期43-45,91,共4页
通过构造新的误差函数，实现了基于近红外透射光谱结合BP神经网络辨识合格豆油和地沟油的方法。在10000 cm-1～3500 cm-1范围内采集优质豆油和地沟油透射光谱，对光谱数据依次作出卷积平滑、基线校正预处理，采用主成分分析方法提取8个...
通过构造新的误差函数，实现了基于近红外透射光谱结合BP神经网络辨识合格豆油和地沟油的方法。在10000 cm-1～3500 cm-1范围内采集优质豆油和地沟油透射光谱，对光谱数据依次作出卷积平滑、基线校正预处理，采用主成分分析方法提取8个主成分（累计贡献率达到99.62%）作为神经网络输入神经元，建立三层8个输入，1个输出，8个隐节点的BP神经网络模型，模型能够有效辨识豆油脂和地沟油，类别预测正确率为100%，其中豆油脂相对偏差在0.4%以内，地沟油相对偏差控制在1.0%以内。新的误差函数可以有效避免BP神经网络陷入局部极小值而未能收敛，并且提高了网络收敛速度。
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关键词
近红外光谱
主成分分析
BP
模式识别
新误差函数
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职称材料
题名
基于新误差函数的豆油脂光谱BP模式识别研究
1
作者
关勇
机构
大庆石化工程有限公司
出处
《食品研究与开发》
CAS
北大核心
2014年第12期43-45,91,共4页
文摘
通过构造新的误差函数，实现了基于近红外透射光谱结合BP神经网络辨识合格豆油和地沟油的方法。在10000 cm-1～3500 cm-1范围内采集优质豆油和地沟油透射光谱，对光谱数据依次作出卷积平滑、基线校正预处理，采用主成分分析方法提取8个主成分（累计贡献率达到99.62%）作为神经网络输入神经元，建立三层8个输入，1个输出，8个隐节点的BP神经网络模型，模型能够有效辨识豆油脂和地沟油，类别预测正确率为100%，其中豆油脂相对偏差在0.4%以内，地沟油相对偏差控制在1.0%以内。新的误差函数可以有效避免BP神经网络陷入局部极小值而未能收敛，并且提高了网络收敛速度。
关键词
近红外光谱
主成分分析
BP
模式识别
新误差函数
Keywords
near infrared spectroscopy
principal component analysis
BP
pattern recognition
new pattern recognition
分类号
TS227 [轻工技术与工程—粮食、油脂及植物蛋白工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
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1
基于新误差函数的豆油脂光谱BP模式识别研究
关勇
《食品研究与开发》
CAS
北大核心
2014
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