【摘 要】
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采用近红外光谱分析技术对芝麻油的酸价含量进行检测,避免了传统的化学方法缺陷,同时在不破坏样品的前提下极大地提高了检测效率。对39个芝麻油样本的酸价光谱图进行光谱预处
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采用近红外光谱分析技术对芝麻油的酸价含量进行检测,避免了传统的化学方法缺陷,同时在不破坏样品的前提下极大地提高了检测效率。对39个芝麻油样本的酸价光谱图进行光谱预处理优化,并选择适当的光谱范围,采用偏最小二乘法(PLS)和BP神经网络算法进行了定量分析研究。结果表明,在所选定的样本和光谱范围内,PLS和BP神经网络算法均可以用于芝麻油酸价含量的预测,采用PLS模型的预测均方根误差(RMSEP)为0.058;用BP神经网络预测的RMSEP为0.148 8,偏最小二乘法建模相对于一般的BP网络建模方法更具有较好的建模预测效果。
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