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摘要:
对于大豆四级油,采用BP神经网络对其近红外光谱数据建模,对系统的结构及参数选取进行了分析,对样本训练集的设计和网络输入端的主因子方面进行了处理.对于其他的多变量建模方法,分析了其对近红外光谱有用信息的提取作用.结果显示:多元线性回归、主成分回归和偏最小二乘法对大豆四级油酸价预测的标准偏差分别为0.1472%、0.1801%和0.1576%,BP神经网络的预测标准偏差为0.1387%.
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文献信息
篇名 BP神经网络在大豆油酸价近红外光谱检测中的应用
来源期刊 食品科学 学科 工学
关键词 油脂酸价 近红外光谱 BP神经网络 标准偏差 最小二乘法
年,卷(期) 2009,(4) 所属期刊栏目 分析检测
研究方向 页码范围 243-246
页数 4页 分类号 TS207.3
字数 3684字 语种 中文
DOI 10.3321/j.issn:1002-6630.2009.04.054
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作者信息
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1 王立琦 哈尔滨商业大学计算机与信息工程学院 29 147 7.0 10.0
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食品科学
半月刊
1002-6630
11-2206/TS
大16开
北京市西城区禄长街头条4号
2-439
1980
chi
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