近红外结合Si-ELM检测食醋品质指标

被引：14

作者：

丁姣 ^{[1
]}

蔡建荣 ^{[1
]}

张海东 ^{[2
]}

陈全胜 ^{[1
]}

机构：

[1] 江苏大学食品与生物工程学院

[2] 云南农业大学工程技术学院

来源：

食品与机械 | 2012年 / 28卷 / 01期

关键词：

近红外光谱; 联合区间偏最小二乘法; 极限学习机; 食醋; 可溶性无盐固形物含量;

D O I：

暂无

中图分类号：

TS264.22 []; O657.33 [红外光谱分析法];

学科分类号：

摘要：

为了提高近红外光谱技术检测食醋中可溶性无盐固形物含量(SSFSC)的精度和稳定性,提出采用联合区间偏最小二乘(Si-PLS)筛选光谱特征区间,再利用极限学习机(ELM)算法建立非线性回归模型,并对该方法的优越性进行系统比较;试验通过交互验证优化模型相关参数,以预测时的相关系数(Rp)和预测均方根误差(RMSEP)作为模型的评价指标。结果表明,Si-PLS结合ELM算法(Si-ELM)所建模型最佳,预测结果:Rp=0.973 9,RMSEP=1.232g/100mL。说明利用近红外光谱技术可以快速准确检测食醋中的SSF-SC,Si-ELM的应用可以适当提高该预测模型的精度。

引用

页码：93 / 96

页数：4

共 6 条

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