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基于FastICA和神经网络的红酒主要品质参数红外检测
被引量：
7
1
作者
方利民
林敏
《光谱学与光谱分析》
SCIE
EI
CAS
CSCD
北大核心
2009年第8期2083-2086,共4页
为实现红酒中酒精含量、pH值以及残糖量的快速检测,对44个红酒样品的红外光谱数据进行了分析。使用快速独立分量分析(FastICA)算法对光谱数据矩阵进行分解,得到独立成分和相应的混合系数矩阵,再利用误差反向传播算法(back-propagation,...
为实现红酒中酒精含量、pH值以及残糖量的快速检测,对44个红酒样品的红外光谱数据进行了分析。使用快速独立分量分析(FastICA)算法对光谱数据矩阵进行分解,得到独立成分和相应的混合系数矩阵,再利用误差反向传播算法(back-propagation,BP)构造了三层的神经网络结构,建立了ICA-NNR模型。利用此模型对红酒样品的酒精含量、pH值以及残糖量进行预测,根据预测相关系数(r)和预测标准偏差(RMSEP)来评价预测模型的性能,结果表明该模型对红酒酒精含量、pH值以及残糖量测定的相关系数r分别为0.953,0.983和0.994,RMSEP分别为0.161,0.017,0.181。此外,预测样品集中的22个样品ICA-NNR模型预测值与参考值相比,酒精含量、pH值以及残糖量的最大相对偏差均小于4%。这为进一步开发红酒成分红外在线分析仪奠定了基础。
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关键词
红酒
快速独立分
量
分析
神经网络
酒精含
量
pH值
残糖量
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职称材料
题名
基于FastICA和神经网络的红酒主要品质参数红外检测
被引量：
7
1
作者
方利民
林敏
机构
中国计量学院计量测试工程学院
出处
《光谱学与光谱分析》
SCIE
EI
CAS
CSCD
北大核心
2009年第8期2083-2086,共4页
基金
国家自然科学基金项目(50675214)
浙江省科技厅重点项目(2006C21044)资助
文摘
为实现红酒中酒精含量、pH值以及残糖量的快速检测,对44个红酒样品的红外光谱数据进行了分析。使用快速独立分量分析(FastICA)算法对光谱数据矩阵进行分解,得到独立成分和相应的混合系数矩阵,再利用误差反向传播算法(back-propagation,BP)构造了三层的神经网络结构,建立了ICA-NNR模型。利用此模型对红酒样品的酒精含量、pH值以及残糖量进行预测,根据预测相关系数(r)和预测标准偏差(RMSEP)来评价预测模型的性能,结果表明该模型对红酒酒精含量、pH值以及残糖量测定的相关系数r分别为0.953,0.983和0.994,RMSEP分别为0.161,0.017,0.181。此外,预测样品集中的22个样品ICA-NNR模型预测值与参考值相比,酒精含量、pH值以及残糖量的最大相对偏差均小于4%。这为进一步开发红酒成分红外在线分析仪奠定了基础。
关键词
红酒
快速独立分
量
分析
神经网络
酒精含
量
pH值
残糖量
Keywords
Red wine
Fast ICA
Neural network
Content of ethanol
pH
Rest sugar
分类号
O657.3 [理学—分析化学]
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作者
出处
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被引量
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1
基于FastICA和神经网络的红酒主要品质参数红外检测
方利民
林敏
《光谱学与光谱分析》
SCIE
EI
CAS
CSCD
北大核心
2009
7
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