PLS-BP法近红外光谱同时检测饲料组分的研究

被引：12

作者：

刘波平 ^{[1
]}

秦华俊 ^{[2
]}

罗香 ^{[3
]}

曹树稳 ^{[2
]}

王俊德 ^{[1
]}

机构：

[1] 南京理工大学化工学院

[2] 南昌大学食品科学教育部重点实验室

[3] 江西省分析测试中心

来源：

光谱学与光谱分析 | 2007年 / 10期

关键词：

近红外光谱; 饲料; 偏最小二乘; 人工神经网络; BP网络;

D O I：

暂无

中图分类号：

S816 [饲料];

学科分类号：

090502 ;

摘要：

建立了用偏最小二乘(partial least squares,PLS)与人工神经网络(artificial neural networks,ANN)联用对饲料样品同时测定水分、灰分、蛋白质、磷含量的预测校正模型。光谱数据用二阶微分及标准归一化处理(SNV),用PLS法将原始数据压缩提取前10个主成分与2个特征峰值作为12个输入向量,采用单隐层的反向传播人工神经网络(Back-Propagation Network,BP),确定中间层的神经元个数为23,初始训练迭代次数为1000。PLS-BP模型对样品四个组分含量的预测决定系数(r2)分别为:0.9950,0.9980,0.9990和0.9670;样品平行扫描光谱预测值的标准偏差分别为:0.02774,0.04853,0.03292和0.02204。

引用

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页码：2005 / 2009

页数：5

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