基于RBF网络和NIRS的绿茶水分含量分析模型

被引：13

作者：

刘辉军

吕进

林敏

陈华才

于良子

机构：

[1] 中国计量学院计量技术工程学院

[2] 中国农业科学院茶叶研究所浙江杭州

[3] 浙江杭州

来源：

中国计量学院学报 | 2005年 / 03期

基金：

浙江省自然科学基金;

关键词：

绿茶水分; 径向基函数(RBF); 近红外光谱; 定量分析;

D O I：

暂无

中图分类号：

TS272 [茶];

学科分类号：

090203 ;

摘要：

基于径向基函数(RBF)和反向传播(BP)神经网络分别建立了绿茶水分含量的近红外光谱分析模型.结果表明:RBF网络预测模型的相关系数r(p)=0.933,预测标准误RMSEP=0.528%;BP网络预测模型的相关系数r(p)=0.914,预测标准误RMSEP=0.598%.RBF网络模型优于BP网络模型.

引用

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