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- [2] BP神经网络与近红外光谱定量预测杉木中的综纤维素、木质素、微纤丝角[J]. 丁丽,相玉红,黄安民,张卓勇.光谱学与光谱分析. 2009(07)
BP神经网络在ATR-FTIR技术微量农药溶液检测中的应用
被引：1
作者：
刘翠玲
索少增
吴静珠
孙晓荣
吴胜男
苏淼
机构：
[1] 北京工商大学计算机与信息工程学院
基金：
北京市自然科学基金;
关键词：
BP神经网络;
ATR-FTIR;
农药残留;
毒死蜱;
炔螨特;
D O I：
暂无
中图分类号：
TP183 [人工神经网络与计算];
TP274 [数据处理、数据处理系统];
学科分类号：
0804 ;
080401 ;
080402 ;
081002 ;
0835 ;
摘要：
利用衰减全反射傅里叶变换红外光谱(ATR-FTIR)技术分别对毒死蜱、炔螨特的微量溶液进行了检测,采用差谱、基线校正和矢量归一化对谱图进行预处理,利用BP神经网络分别使用自适应调整学习率并附加动量因子的梯度下降反向传播算法训练函数和SCG反向传播算法训练函数建立了毒死蜱和炔螨特农药溶液的定量分析模型,并对校正集和预测集进行了定量分析.毒死蜱溶液模型的分析结果为:R=0.998 6,RMSEC=0.100 0,RMSEP=0.220 1;炔螨特溶液模型的分析结果为:R=0.997 4,RMSEC=0.391 8,RMSEP=0.624 1.结果表明,BP神经网络结合ATR-FT-IR技术检测微量农药溶液含量具有快速、精度高、泛化能力强的优点,可用于农药溶液含量的快速、准确鉴定.
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