PLS-BP法近红外光谱技术同时测定鲜乳中四种主成分

被引：5

作者：

刘波平 ^{[1
,2
]}

荣菡 ^{[1
]}

罗香 ^{[2
]}

邓泽元 ^{[1
]}

曹树稳 ^{[1
]}

机构：

[1] 南昌大学食品科学与技术国家重点实验室

[2] 江西省分析测试中心

来源：

分析试验室 | 2009年 / 06期

关键词：

近红外光谱; 鲜乳; 偏最小二乘; BP网络;

D O I：

10.13595/j.cnki.issn1000-0720.2009.0166

中图分类号：

TS252.7 [产品标准与检验];

学科分类号：

083203 ;

摘要：

基于近红外光谱技术,将偏最小二乘法(Partial Least Squares,PLS)和单隐层的反向传播网络(Back-Propagation Network,BP)联用并测定了鲜乳中4种主成分含量。用PLS法将原始数据压缩为主成分,取前3个主成分的14个数据输入网络,以Kolmogorov定理为依据,经过实验确定中间层的神经元个数为29,初始训练迭代次数为1000,建立了脂肪、蛋白质、乳糖、牛乳总固体4种主成分含量的预测校正模型。PLS-BP模型对样品4个组分含量的预测决定系数(R2)分别为:0.961、0.974、0.951、0.997;本研究为近红外光谱技术在鲜乳多组分快速检测提供了新思路。

引用

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页数：4

共 5 条

[1] 基于可见-近红外光谱的咖啡品牌鉴别研究 [J].