基于BP-Adaboost的近红外光谱检测固态发酵过程pH值

• 作者: 丁煜函 刘国海 梅从立 江辉 肖夏宏
• 来源期刊: 江苏大学学报（自然科学版）
• 学科: 化学
• 关键词: 固态发酵 pH值 近红外光谱 Adaboost算法 BP神经网络
• 年，卷（期）: 2013,（5）
• 页码范围: 574-578
• 页数: 5页
• 分类号: O657.33|Q815
• 字数: 3745字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1671-7775.2013.05.014

摘要

为了实现固态发酵过程参数pH值的快速检测,提出基于近红外光谱技术的固态发酵过程参数pH值检测新方法.首先获取140个固态发酵过程产物样本在10 000 ～4 000 cm-1范围内的近红外光谱；然后利用酸度计测得近红外光谱预测模型的参考测量值；最后运用Adaboost(AdaptiveBoosting)算法来构建由10个弱预测器(BP神经网络)组成的BP-Adaboost强预测模型.试验结果显示:该模型的预测均方根误差(RMSEP)和预测集相关系数(R)分别为0.072 6和0.981 1；与BP模型结果相比,该模型具有较好的预测精度.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘国海	江苏大学电气信息工程学院	263	3146	27.0	43.0
2	梅从立	江苏大学电气信息工程学院	50	435	12.0	18.0
3	丁煜函	江苏大学电气信息工程学院	19	87	5.0	9.0
4	江辉	江苏大学电气信息工程学院	20	171	8.0	12.0
5	肖夏宏	江苏大学电气信息工程学院	3	46	3.0	3.0