论文部分内容阅读
研究了Elman神经网络（反馈神经网络,Recurrent Network）在近红外光谱定量分析中的应用。以饲料样品为实验材料,采用Elman网络建立了饲料中苯丙氨酸（Phe）、赖氨酸（Lys）、酪氨酸（Tyr）和胱氨酸（Cys）四种氨基酸含量的近红外光谱定量分析模型。用偏最小二乘法（partial least squares,PLS）将原始数据压缩为主成分,取前3个主成分的12个吸收峰值输入Elman网络,网络中间层神经元个数为47。Elman网络模型对样品4个氨基酸含量的预测决定系数（r2）分别为0.