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摘要:
针对目前面粉灰分含量的检测方法存在操作繁琐、耗时长、费时费力和检测效率低等问题,运用近红外光谱分析技术检测面粉的灰分含量,选择最优的光谱预处理方法和光谱范围,采用偏最小二乘法( PLS)及 BP 神经网络算法进行定量分析研究。结果表明:采用偏最小二乘法( PLS)所建的定量分析模型的决定系数R 2为90.66,预测均方根误差RMSEP为0.0553,总偏差为0.02793;用BP神经网络预测总偏差为0.0367。研究发现,近红外光谱技术用于快速无损检测面粉灰分含量是可行的,且PLS、BP 神经网络算法可进行面粉灰分含量预测。
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文献信息
篇名 基于近红外光谱的面粉灰分含量快速检测方法
来源期刊 农机化研究 学科 农学
关键词 近红外光谱 偏最小二乘法 BP神经网络 面粉灰分
年,卷(期) 2013,(4) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 144-147
页数 4页 分类号 S123
字数 2612字 语种 中文
DOI
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 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
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研究主题发展历程
节点文献
近红外光谱
偏最小二乘法
BP神经网络
面粉灰分
研究起点
研究来源
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引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
农机化研究
月刊
1003-188X
23-1233/S
大16开
黑龙江哈尔滨市哈平路156号
14-324
1979
chi
出版文献量(篇)
14318
总下载数(次)
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总被引数(次)
94283
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