【摘 要】
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基于多光谱成像技术对牛肉干中水分含量的快速无损检测方法进行研究,通过对比最小二乘回归(PLS)、最小二乘支持向量机(LS-SVM)和误差反向传播神经网络(BPNN)所建预测模型的性
【机 构】
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合肥工业大学食品与生物工程学院,合肥学院机器视觉与智能控制实验室
【基金项目】
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国家重点研发计划(2017YFF0211004),安徽省自然科学基金项目(2008085MC96),合肥学院重大教改项目(2019hfjyxm06)
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基于多光谱成像技术对牛肉干中水分含量的快速无损检测方法进行研究,通过对比最小二乘回归(PLS)、最小二乘支持向量机(LS-SVM)和误差反向传播神经网络(BPNN)所建预测模型的性能,发现BPNN模型对牛肉干水分含量预测效果最佳,其确定系数(R p 2)、预测集均方根误差(RMSEP)和剩余预测偏差(RPD)分别为0.941、3.602%和4.142。结果表明,光谱吸收度是检测牛肉干水分含量的重要特征,BPNN结合多光谱建立的预测模型精度较高,鲁棒性较好,在牛肉干水分的实时无损检测中具有良好的应用前景。
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