Elman网络近红外光谱技术同时测定鲜乳中三种主成分含量

来源 :食品科技 | 被引量 : 0次 | 上传用户：selanyihao

【摘要】

：

采用Elman神经网络(反馈神经网络,Recurrent Network)结合近红外光谱技术建立鲜乳中的脂肪、蛋白质、乳糖定量分析模型.用偏最小二乘法(Partial Least SqHales.PUS)将原始数

【作者】

：

荣菡刘波平邓泽元罗香

【机构】

：

南昌大学食品科学与技术国家重点实验室,南昌,330047江西省分析测试中心,南昌,330029;

【出处】

：

食品科技

【发表日期】

：

2004年期

【关键词】

：

近红外光谱技术 Elman网络偏最小二乘法多组分鲜乳

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采用Elman神经网络(反馈神经网络,Recurrent Network)结合近红外光谱技术建立鲜乳中的脂肪、蛋白质、乳糖定量分析模型.用偏最小二乘法(Partial Least SqHales.PUS)将原始数据压缩主成分,取前3个主成分的14个吸收峰值输入Elman网络,网络中间层神经元个数为53.Elman网络模型对样品中3个组分含量的预测决定系数(R2)分别为:0.985、0.951、0.967,表明所建Elman网络预测模型能够较准确预测鲜乳中脂肪、蛋白质和乳糖的含量,从而为近红外光谱的多组分定量分析提供了新思路.

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