应用近红外透射光谱和人工神经网络的豆油脂良莠鉴别

• 作者: 关勇 尚廷义 方一鸣 蔡立晶 赵肖宇
• 来源期刊: 浙江农业学报
• 学科: 化学
• 关键词: 近红外透射光谱 主成分分析 BP神经网络 豆油脂鉴别
• 年，卷（期）: 2011,（4）
• 所属期刊栏目: 生物系统工程
• 页码范围: 825-828
• 分类号: O657.3
• 字数: 2628字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1004-1524.2011.04.035

摘要

提出了一种利用近红外透射光谱结合BP神经网络识别未知豆油脂良莠类别的方法.在10 000 ～3500 cm-1范围内分别采集合格油、不合格油(精炼垃圾油、煎炸油和变质合格油)的透射光谱,对光谱数据依次作出Savitzky-Golay平滑、基线校正预处理,采用SPSS 11.0抽取出9个主成分(累计贡献率达到99.89%)作为神经网络输入神经元,建立3层BP神经网络模型,模型能够有效辨识未知豆油脂的良莠以及不合格具体种类,类别预测正确率为100%.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	方一鸣	燕山大学电气工程学院	115	1254	20.0	28.0
2	尚廷义	黑龙江八一农垦大学信息技术学院	22	73	4.0	7.0
3	赵肖宇	黑龙江八一农垦大学信息技术学院	24	80	5.0	8.0
5	蔡立晶	黑龙江八一农垦大学信息技术学院	15	52	4.0	7.0
6	关勇		3	14	2.0	3.0