基于BP神经网络检测面粉中滑石粉含量的研究

• 作者: 刘翠玲 吴胜男 吴静珠 孙晓荣 董秀丽
• 来源期刊: 北京工商大学学报：自然科学版
• 学科: 工学
• 关键词: BP神经网络 近红外光谱 滑石粉 小麦面粉
• 年，卷（期）: 2012,（5）
• 所属期刊栏目: 食品检测与信息处理
• 页码范围: 77-80
• 页数: 4页
• 分类号: TS205
• 字数: 3190字
• 语种: 中文

摘要

利用近红外光谱技术对掺杂滑石粉的小麦面粉进行了检测,采用多元散射校正对谱图进行预处理,利用BP神经网络中的SCG反向传播算法训练函数建立了面粉中滑石粉的定量分析模型,并对校正集和预测集进行了定量分析,分析结果为R2=0.997 3,RMSEC=0.436 7,RMSEP=1.708 8.结果表明,BP神经网络结合近红外光谱技术检测面粉中滑石粉含量具有快速、精度高、泛华能力强的优点,可用于面粉中滑石粉含量的快速准确检测.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	孙晓荣	北京工商大学计算机与信息工程学院	79	396	10.0	15.0
2	刘翠玲	北京工商大学计算机与信息工程学院	119	568	11.0	17.0
3	吴静珠	北京工商大学计算机与信息工程学院	67	599	14.0	21.0
4	吴胜男	北京工商大学计算机与信息工程学院	16	146	7.0	11.0
5	董秀丽	北京工商大学计算机与信息工程学院	10	55	5.0	6.0