【摘 要】
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建立了用偏最小二乘（partial least squares,PLS）与人工神经网络（artificial neural networks,ANN）联用对饲料样品同时测定水分、灰分、蛋白质、磷含量的预测校正模型。光谱数据
【机 构】
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南京理工大学化工学院,江西省分析测试中心,南昌大学食品科学教育部重点实验室,南昌大学化学系
【基金项目】
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教育部南昌大学食品科学重点实验室开放基金项目（NCU200404）和江西省星火计划项目（2005年）资助
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建立了用偏最小二乘（partial least squares,PLS）与人工神经网络（artificial neural networks,ANN）联用对饲料样品同时测定水分、灰分、蛋白质、磷含量的预测校正模型。光谱数据用二阶微分及标准归一化处理（SNV）,用PLS法将原始数据压缩提取前10个主成分与2个特征峰值作为12个输入向量,采用单隐层的反向传播人工神经网络（Back-Propagation Network,BP）,确定中间层的神经元个数为23,初始训练迭代次数为1000。PLS-BP模型对样品四
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