【摘 要】
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以紫外光谱为技术手段,结合偏最小二乘法和BP人工神经网络2种化学计量学方法建立了初榨橄榄油/混合橄榄油二元掺伪体系的定量预测模型。试验结果表明,2种统计模型定量预测性
【机 构】
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江南大学食品学院,国家粮食局科学研究院
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以紫外光谱为技术手段,结合偏最小二乘法和BP人工神经网络2种化学计量学方法建立了初榨橄榄油/混合橄榄油二元掺伪体系的定量预测模型。试验结果表明,2种统计模型定量预测性能良好,偏最小二乘模型的训练集交叉验证均方根误差RMSEcv和预测集均方根误差RMSEP均达到0.011,预测值与真实值相关性达到0.996 2;BP人工神经网络迭代次数为61步,训练集拟合残差为9.684×10-5,网络预测值和真实值相关系数为0.998 3,对于5%以上掺伪比例的油样BP神经网络能够精确地预测。
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