【摘 要】
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为了评估微型近红外光谱仪应用于现场水果糖度检测的可行性,采用粒子群算法结合反向传播(BP)神经网络建立了苹果糖度的无损高精度快速检测方法,研究了微型近红外光谱仪NIRsca
【机 构】
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上海交通大学电子信息与电气工程学院仪器科学与工程系
【基金项目】
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国家重大仪器设备开发专项资助项目(2012YQ180132);国家自然科学基金资助项目(61775133)
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为了评估微型近红外光谱仪应用于现场水果糖度检测的可行性,采用粒子群算法结合反向传播(BP)神经网络建立了苹果糖度的无损高精度快速检测方法,研究了微型近红外光谱仪NIRscan以单波长和阿达玛变换两种测量模式获得的光谱数据,应用多种不同的数据预处理方法和多元线性回归、偏最小二乘法、粒子群算法(PSO)、BP神经网络等算法建立分析模型.结果表明,以阿达玛变换工作模式测得的光谱数据更好,以1阶导数结合Savizky-Golay平滑算法作数据预处理,应用PSO结合BP神经网络建立的苹果糖度预测模型具有更高的预测精
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