【摘 要】
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采用人工神经网络(artificial neural networks,ANN)近红外光谱法对50个土豆样品建立起粗纤维、淀粉、蛋白质含量的预测校正模型.将原始数据压缩为主成分,取前3个主成分的12
【机 构】
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南昌大学,食品科学教育部重点实验室,江西,南昌,330047
【出 处】
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中国化学会第九届分析化学年会暨全国原子光谱学术会议
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采用人工神经网络(artificial neural networks,ANN)近红外光谱法对50个土豆样品建立起粗纤维、淀粉、蛋白质含量的预测校正模型.将原始数据压缩为主成分,取前3个主成分的12个吸收峰值作为网络输入向量,以Kolmogorov定理为依据,经过实验确定中间层的神经元个数为23,四项组分含量作为输出向量,初始训练迭代次数为1000.BP网络预测模型对样品三个组分含量的预测决定系数(R2)分别为:0.965、0.981、0.964.结果表明,近红外光谱技术可以快速、准确地同时测定土豆中粗纤维、淀粉、蛋白质的准确含量,该方法可应用于果蔬产业的品质管理与控制.
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