【摘 要】
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对不同含水率的样本在室温(25℃)和变温(30,40℃及50℃)时得到的红外光谱数据进行主成分分析,分别建立室温、变温时含水率的概率神经网络模型,判别准确率为98.53%,95.25%,室
【机 构】
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北京工商大学计算机与信息工程学院,北京工商大学食品安全大数据技术北京市重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(61807001),北京市自然基金项目资助(4182017)
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对不同含水率的样本在室温(25℃)和变温(30,40℃及50℃)时得到的红外光谱数据进行主成分分析,分别建立室温、变温时含水率的概率神经网络模型,判别准确率为98.53%,95.25%,室温条件优于变温条件,建立偏最小二乘定量分析模型,得到30℃附近为最佳检测温度,其训练集决定系数R 2为0.99,均方根误差RMSEC为1.06,测试集决定系数r 2为0.94,均方根误差RMSEP为2.04。
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