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摘要:
应用近红外光谱技术,基于偏最小二乘法、支持向量机法、随机森林法和BP神经网络法建立了红色素含量的分析预测模型,通过对模型参数进行比较选取了最优预测模型,并利用实测样品对模型进行了验证.结果表明,利用随机森林模型进行发酵液中红色素的估算,其精度要高于利用偏最小二乘法,BP神经网络法和支持向量机法模型对于发酵液中红色素含量的估算.
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文献信息
篇名 基于近红外光谱技术模拟测定真菌发酵过程中的红色素
来源期刊 西北师范大学学报(自然科学版) 学科 化学
关键词 近红外光谱 红色素 偏最小二乘法 支持向量机法 随机森林法 BP神经网络法
年,卷(期) 2019,(6) 所属期刊栏目 计算机与信息科学
研究方向 页码范围 53-56,82
页数 5页 分类号 O657.33
字数 2867字 语种 中文
DOI 10.16783/j.cnki.nwnuz.2019.06.010
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作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 马慧鋆 北京工商大学计算机与信息工程学院 5 12 1.0 3.0
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研究主题发展历程
节点文献
近红外光谱
红色素
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支持向量机法
随机森林法
BP神经网络法
研究起点
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期刊影响力
西北师范大学学报(自然科学版)
双月刊
1001-988X
62-1087/N
大16开
甘肃兰州安宁东路967号
54-53
1942
chi
出版文献量(篇)
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2
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