【摘 要】
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本文对快速无损检测原料乳中蛋白质与脂肪含量的近红外光谱（NIRS）技术进行了研究。对采集的250组蛋白质及脂肪含量不同的原料乳近红外光谱进行马氏距离（Mahalanobis Distance）剔
【机 构】
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上海理工大学医疗器械与食品学院,上海海事大学信息工程学院
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本文对快速无损检测原料乳中蛋白质与脂肪含量的近红外光谱（NIRS）技术进行了研究。对采集的250组蛋白质及脂肪含量不同的原料乳近红外光谱进行马氏距离（Mahalanobis Distance）剔除异常光谱,结合主成分分析（Principal Component Analysis,PCA）,筛选出最佳建模光谱区间,采用反向传播神经网络（Back Propagation Neutral Network,BPNN）建立原料乳中蛋白含量与脂肪含量的定量模型,获得了较好的预测结果,预测模型R2分别为0.9883、0
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