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摘要:
提出了用可见-近红外光谱结合不同化学计量学方法预测黄酒糖度的新方法.用240个黄酒样本建模,60个样本进行预测.通过对光谱数据进行平滑、变量标准化及一阶导数等预处理,建立并比较了偏最小二乘法,小波变换与偏最小二乘法相结合,主成分分析与人工神经网络相结合以及主成分分析与最小二乘支持向量机相结合四种不同建模方法的预测精度,以相关系数r、预测标准差、偏差等为评判标准,得到黄酒糖度预测的最优模型为最小二乘支持向量机模型.该模型对黄酒糖度预测的相关系数为0.962、预测标准差为0.021、偏差为~0.001,获得了理想的预测精度.结果表明应用可见-近红外光谱对黄酒糖度进行预测是可行的,且最小二乘支持向量机模型能得到最优的预测结果.
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文献信息
篇名 黄酒糖度预测的可见-近红外光谱方法研究
来源期刊 光学学报 学科 化学
关键词 医用光学与生物技术 可见-近红外光谱 黄酒糖度预测 最小二乘支持向量机 人工神经网络 偏最小二乘法
年,卷(期) 2007,(11) 所属期刊栏目 医用光学与生物技术
研究方向 页码范围 2054-2058
页数 5页 分类号 O657.33|TS262.4
字数 3073字 语种 中文
DOI 10.3321/j.issn:0253-2239.2007.11.025
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 何勇 浙江大学生物系统工程与食品科学学院 511 9054 45.0 65.0
2 刘飞 浙江大学生物系统工程与食品科学学院 77 1455 21.0 35.0
3 王莉 浙江大学生物系统工程与食品科学学院 53 349 10.0 18.0
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研究主题发展历程
节点文献
医用光学与生物技术
可见-近红外光谱
黄酒糖度预测
最小二乘支持向量机
人工神经网络
偏最小二乘法
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
光学学报
半月刊
0253-2239
31-1252/O4
大16开
上海市嘉定区清河路390号(上海800-211信箱)
4-293
1981
chi
出版文献量(篇)
11761
总下载数(次)
35
总被引数(次)
130170
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
论文1v1指导