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| 主成分—人工神经网络在近红外光谱定量分析中的应用 | |
| 引用本文： | 吉海彦,严衍禄.主成分—人工神经网络在近红外光谱定量分析中的应用[J].分析测试学报,1999,18(3):12-15. |
| 作者姓名： | 吉海彦 严衍禄 |
| 摘 要： | 近红外光谱的主成分由非线性迭代偏最小二乘法（ＮＩＰＡＬＳ）求出，主成分作标准化处理后，作为Ｂ－Ｐ神经网络的输入结点进行非线性迭代。该法的优点是，充分利用了全光谱的数据，得到消除噪声后的最佳主成分，能建立非线性模型，Ｂ－Ｐ神经网络迭代时间显著缩短，用该法对大麦中的淀粉含量进行了定量分析研究。结果为：校准和预测的相关系数分别为０．９８１和０．９５３，校准和预测的相对标准偏差分别为１．７０％和２．４８％ |
| 关 键 词： | 人工神经网络 近红外光谱 主成分 淀粉 大麦 |
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