应用近红外透射光谱和人工神经网络的豆油脂良莠鉴别

被引：10

作者：

赵肖宇 ^{[1
,2
]}

关勇 ^{[3
]}

尚廷义 ^{[1
]}

蔡立晶 ^{[1
]}

方一鸣 ^{[2
]}

机构：

[1] 黑龙江八一农垦大学信息技术学院

[2] 燕山大学电气工程学院

[3] 大庆石化工程有限公司

来源：

浙江农业学报 | 2011年 / 23卷 / 04期

关键词：

近红外透射光谱; 主成分分析; BP神经网络; 豆油脂鉴别;

D O I：

暂无

中图分类号：

TS222.1 [];

学科分类号：

083202 ;

摘要：

提出了一种利用近红外透射光谱结合BP神经网络识别未知豆油脂良莠类别的方法。在10 000～3500 cm-1范围内分别采集合格油、不合格油(精炼垃圾油、煎炸油和变质合格油)的透射光谱,对光谱数据依次作出Savitzky-Golay平滑、基线校正预处理,采用SPSS 11.0抽取出9个主成分(累计贡献率达到99.89%)作为神经网络输入神经元,建立3层BP神经网络模型,模型能够有效辨识未知豆油脂的良莠以及不合格具体种类,类别预测正确率为100%。

引用

页码：825 / 828

页数：4

共 9 条

[1] 近红外光谱技术用于花生油中棕榈油含量的测定 [J].