基于高光谱融合神经网络的玉米黄曲霉毒素B1 和赤霉烯酮含量预测

• 作者: 殷勇 王光辉
• 来源期刊: 食品与机械
• 关键词: 高光谱 霉变玉米 黄曲霉毒素B1 赤霉烯酮 BP神经网络
• 年，卷（期）: 2018,（11）
• 所属期刊栏目: 安全与检测
• 页码范围: 64-69
• 页数: 6页
• 字数: 3185字
• 语种: 中文
• DOI: 10.13652/j.issn.1003-5788.2018.11.014

摘要

为了消除散射对高光谱信息的影响采用多元散射校正(multiplicative scatter correction,MSC)处理原始光谱;根据相关系数法选择有效波段,通过连续投影算法结合信息熵选择8个特征波长;建立有效波段和不同特征波长下的霉变玉米黄曲霉毒素B1与赤霉烯酮含量的BP神经网络预测模型.结果表明:8个特征波长下光谱信息所建立的预测模型最佳,黄曲霉毒素B1含量预测正确率为98.74％,均方根误差为0.0485;赤霉烯酮含量预测正确率为100％,均方根误差为0.1605.因此高光谱融合神经网络检测霉变玉米黄曲霉毒素B1及赤霉烯酮含量具有可行性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	殷勇	河南科技大学食品与生物工程学院	62	589	15.0	21.0
2	王光辉	河南科技大学食品与生物工程学院	3	8	2.0	2.0