基于主成分分析和人工神经网络的近红外光谱大豆产地识别OA北大核心
Soybean Origin Identification Based by Near-Infrared Spectrum Based on Principal Component Analysis and Artificial Neural Network Model
为了准确、快速地识别大豆产地,通过近红外光谱技术(NIRS)结合主成分分析(PCA)和人工神经网络技术(ANN)研究不同国家大豆内含特征,建立进口大豆产地识别模型.采用箱型图校正法,剔除阿根廷、巴西、乌拉圭、美国等4个国家166组大豆样本中12组异常样本.采用多元散射校正(MSC)、标准正态变量(SNV)、Savitzky-Golay(SG)平滑滤波等方法进行光谱数据预处理,结果表明,采用SG(3)平滑结合MSC预处理效果最好.主成分分析表明,前…查看全部>>
田琼;马新华;袁俊杰;龙阳;洪武兴;卢韵宇
湛江海关技术中心,广东湛江 524022湛江海关技术中心,广东湛江 524022湛江海关技术中心,广东湛江 524022湛江海关技术中心,广东湛江 524022湛江海关技术中心,广东湛江 524022湛江海关技术中心,广东湛江 524022
轻工纺织
近红外光谱主成分分析人工神经网络大豆产地识别
《食品工业科技》 2021 (9)
270-274,5
海关总署科研项目(2019HK052).
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