基于近紅外光譜的神經網絡預測大米直鏈淀粉含量

借助主成分分析，確立了用于近紅外光譜分析的BP神經網絡的輸入輸出模式對;并用BP神經網絡方法建立了不同類型、不同粒度的大米樣品直鏈淀粉含量預測模型;考察了模型的預測能力，其預測值與用標準方法取得的化學測定值間具有良好線性關系(相關系數(shù)達0.9)。用BP神經網絡可降低因樣品粒度的不同而對預測結果造成的差異。

作 者： 劉建學 吳守一 方如明 Liu Jianxue Wu Shouyi Fang Ruming   作者單位： 劉建學,Liu Jianxue(洛陽工學院機械設計工程系 博士,)

吳守一,Wu Shouyi(江蘇理工大學生物與環(huán)境工程學院 教授 博士生導師,)

方如明,Fang Ruming(江蘇理工大學生物與環(huán)境工程學院 教授) 

刊 名： 農業(yè)機械學報  ISTIC EI PKU 英文刊名： Transactions of the Chinese Society of Agricultural Machinery  年，卷(期)： 2001 32(2)  分類號： O433.4 S379.1  關鍵詞： 大米   直鏈淀粉含量   光譜分析   神經網絡   預測  

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