近红外光谱定量技术在方便面油份快速测定中的应用

探讨了用近红外漫反射光谱快速无损检测方便面含油率的数据处理方法 ,采用漫反射光谱、一阶导数光谱和二阶导数光谱 ,使用了四元线性向前逐步回归和BP人工神经网络的数学方法 ,对 4 0个校正样本建立了的线性和非线性两种校正模型 ,用 2 8个预测样本检验了校正模型的预测精度 ,其中线性校正模型中 ,采用二阶导数光谱的预测精度最好 ,预测平均误差为 5 .74 1% ,预测误差的标准差为 1.84 2 ;非线性校正模型中 ,采用一阶导数光谱、隐层单元数为 2时 ,校正模型的预测精度最好 ,预测平均相对误差为 5 .14 9% ,预测误差的标准差为 1.6 75结果表明近红外漫反射光谱分析法检测方便面的含油率能满足实际生产的要求。