应用可见-近红外光谱技术快速无损鉴别婴幼儿奶粉品种

被引：9

作者：

黄敏 ^{[1
]}

何勇 ^{[1
]}

岑海燕 ^{[1
]}

胡兴越 ^{[2
]}

机构：

[1] 浙江大学生物工程与食品科学学院

[2] 浙江大学邵逸夫医院

来源：

光谱学与光谱分析 | 2007年 / 05期

关键词：

近红外光谱; 偏最小二乘法; 婴幼儿奶粉; 品种; 人工神经网络;

D O I：

暂无

中图分类号：

TS252.5 [各种乳制品];

学科分类号：

083203 ;

摘要：

为了快速无损鉴别婴幼儿奶粉品种,提出了结合偏最小二乘(PLS)法和人工神经网络(ANN)综合预测婴幼儿奶粉品种的新方法。获取婴幼儿奶粉样本在400～1000nm波段的漫反射光谱,采取平均平滑法和多元散射校正(MSC)进行预处理,用PLS建立校正模型进行模式特征分析及主成分的提取。经过交互验证法判别,提取7个主成分作为神经网络的输入变量,奶粉的品种值作为输出,建立了三层BP神经网络。9个典型品种的婴幼儿奶粉各取样本30个,共计270个作为训练集。随机抽取的各个品种的10个样本,共90个作为预测检验样本,结果表明,90个未知样本的品种预测准确率为100%。说明提出的方法具有很好的分类和鉴别作用,为婴幼儿奶粉的品种快速无损鉴别提供了一种新方法。

引用

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页数：4

共 5 条

[1] 近红外光谱分析法测定烟草化学成分 [J].