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可见/近红外光谱预测杨梅汁酸度的方法研究
被引：22
作者：
邵咏妮
何勇
机构：
[1] 浙江大学生物系统工程与食品科学学院
来源：
基金：
高等学校博士学科点专项科研基金;
关键词：
可见/近红外光谱;
偏最小二乘;
杨梅汁;
酸度;
人工神经网络;
D O I：
暂无
中图分类号：
TS255.1 [基础科学];
学科分类号：
摘要：
针对可见/近红外光与杨梅汁酸度存在非线性相关的特点,提出了应用偏最小二乘(PLS)法预测线性部分和人工神经网络(ANN)预测非线性部分,结合两种方法综合预测杨梅汁酸度值,通过比较,r RMSEP,B ias的值来检验该方法.其中PLS模型用于寻找与杨梅汁酸度值有关的敏感波段,预测杨梅汁酸度的线性部分,将这些敏感波段对应的光谱吸光度值作为人工神经网络的输入,并将杨梅汁酸度的实际测量值减去PLS模型校正值,获得的差额部分作为神经网络的输出,建立一个差额神经网络预测杨梅汁酸度的非线性部分.46个样本用于建模,30个样本用于预测.结果表明该方法对样本的预测相关系数r=0.939,RMSEP=0.218,B ias=-0.121,好于只使用PLS模型的相关系数r=0.921,RMSEP=0.228,B ias=-0.132.
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页数：3
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