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复杂光谱定量分析的人工神经网络方法——用傅里叶变换近红外漫反射光谱直接预测谷物样品中蛋白质的含量
被引：2
作者：
钟雷鸣
江丕栋
严衍禄
石乐明
孙键
傅世樒
马顺福
机构：
[1] 中国科学院生物物理研究所
[2] 北京农业大学分析测试中心
[3] 中国科学院化工冶金研究所
[4] 中国科学院生物物理研究所 北京
[5] 北京
来源：
关键词：
人工神经网络;
近红外漫反射光谱;
校正;
D O I：
暂无
中图分类号：
学科分类号：
摘要：
<正> 自从1962年,美国Norris等人发表第一篇近红外光谱分析应用文章以来,近红外光谱技术在许多领域得到越来越广泛的应用。近红外漫反射光谱(NIRDRS)用作农作物品质分析因其简便、快速、无化学污染等优点而受到重视。已有的光谱定量分析方法,如多元线性回归(MLR)、主成分分析(PCA)、偏最小二乘(PLS)、卡尔曼滤波(KF)等,都是假定样品吸光度A与浓度C呈线性关系,但实际上由于仪器的或物理、化学的原因,A与C只是一种近似的线性关系。文献[2]从理论上推导了近红外漫
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