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基于近红外光谱技术与BP-ANN算法的豆粕品质快速检测
被引量：
3
1
作者
周新奇
杨伟伟
+4 位作者
房兆华
桑强
叶华俊
张学锋
陈智锋
《粮油食品科技》
北大核心
2012年第2期27-30,共4页
应用近红外漫反射光谱技术结合误差反向传递人工神经网络(BP-ANN)算法,建立豆粕品质(包括水分、粗蛋白、残油)的定量分析模型。将豆粕漫反射吸收光谱数据进行SNV、DT、SG求导、SG平滑和均值中心化处理,然后采用偏最小二乘方法(PLS)降维...
应用近红外漫反射光谱技术结合误差反向传递人工神经网络(BP-ANN)算法,建立豆粕品质(包括水分、粗蛋白、残油)的定量分析模型。将豆粕漫反射吸收光谱数据进行SNV、DT、SG求导、SG平滑和均值中心化处理,然后采用偏最小二乘方法(PLS)降维获取主成分,并优化选择合适的隐含层节点数、隐含层和输出层转化函数,建立校正模型,并用验证样品对校正模型进行验证。结果显示,BP-ANN法建立的水分、粗蛋白和残油的预测相关系数(R)分别为0.981、0.988、0.982,预测标准偏差(SEP)分别为0.120、0.216、0.036,均优于PLS建模方法结果,且满足传统分析方法的重复性要求,表明BP-ANN方法可用于生产过程豆粕品质的快速监控。
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关键词
神经网络
近红外光谱
豆粕
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职称材料
题名
基于近红外光谱技术与BP-ANN算法的豆粕品质快速检测
被引量：
3
1
作者
周新奇
杨伟伟
房兆华
桑强
叶华俊
张学锋
陈智锋
机构
聚光科技(杭州)
股份
有限公司
山东三维油脂集团股份有限公司
出处
《粮油食品科技》
北大核心
2012年第2期27-30,共4页
文摘
应用近红外漫反射光谱技术结合误差反向传递人工神经网络(BP-ANN)算法,建立豆粕品质(包括水分、粗蛋白、残油)的定量分析模型。将豆粕漫反射吸收光谱数据进行SNV、DT、SG求导、SG平滑和均值中心化处理,然后采用偏最小二乘方法(PLS)降维获取主成分,并优化选择合适的隐含层节点数、隐含层和输出层转化函数,建立校正模型,并用验证样品对校正模型进行验证。结果显示,BP-ANN法建立的水分、粗蛋白和残油的预测相关系数(R)分别为0.981、0.988、0.982,预测标准偏差(SEP)分别为0.120、0.216、0.036,均优于PLS建模方法结果,且满足传统分析方法的重复性要求,表明BP-ANN方法可用于生产过程豆粕品质的快速监控。
关键词
神经网络
近红外光谱
豆粕
Keywords
artificial neural network （ANN）
near infrared spectroscopy （NIRS）
soybean meal
分类号
TS207.3 [轻工技术与工程—食品科学]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于近红外光谱技术与BP-ANN算法的豆粕品质快速检测
周新奇
杨伟伟
房兆华
桑强
叶华俊
张学锋
陈智锋
《粮油食品科技》
北大核心
2012
3
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