【摘 要】
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探索应用近红外透射光谱无损检测技术，结合径向基神经网络和反向传播神经网络两种人工智能算法，建立南丰蜜桔可溶性固形物快速无损检测的非线性稳定预测模型。通过43个未参与建
【基金项目】
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国家自然科学基金项目（60844007）,国家科技支撑计划项目（2008BAD96B04、2006BAD11A12-07）,江西省青年基金（2008GQN0029、2007GZN0266）,教育部新世纪优秀人才资助项目（NCET-06-0575）
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探索应用近红外透射光谱无损检测技术，结合径向基神经网络和反向传播神经网络两种人工智能算法，建立南丰蜜桔可溶性固形物快速无损检测的非线性稳定预测模型。通过43个未参与建模的南丰蜜桔样品作为外部验证数据，验证径向基函数神经网络模型的性能，预测模型的相关系数R=0．92。研究结果表明：径向基函数神经网络比反向神经网络获得的预测结果更好，校正模型的预测均方根误差从0．72^0Brix降低到0．65^0Brix。径向基函数神经网络方法是解决近红外光谱检测南丰蜜桔可溶性固形物中非线性建模问题的有效方法。
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