霉变板栗的近红外光谱和神经网络方法判别

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篇1：霉变板栗的近红外光谱和神经网络方法判别

霉变板栗的近红外光谱和神经网络方法判别

利用近红外光谱检测了带壳板栗的品质.在波数为1～4000cm-1范围内采用近红外漫反射法采集了合格板栗和霉变板栗的光谱,用6种光谱预处理方法分析数据,比较了板栗近红外光谱在不同预处理方法下所建模型的识别率.试验结果表明经矢量归一化预处理所建模型识别效果最好,对预测集中的`合格板栗、表面霉变板栗、内部霉变板栗的预测正确率分别为94.74%、94.44%、92.31%.

作 者：周竹 刘洁 李小昱 李培武 王为 展慧  作者单位：周竹,刘洁,李小昱,王为,展慧(华中农业大学工程技术学院,武汉,430070)

李培武(中国农业科学院油料作物研究所,武汉,430062)

刊 名：农业机械学报  ISTIC EI PKU英文刊名：TRANSACTIONS OF THE CHINESE SOCIETY FOR AGRICULTURAL MACHINERY 年，卷(期)： 40(z1) 分类号：O57.33 S123 关键词：板栗   近红外光谱   BP神经网络   预处理   主成分提取  

篇2：基于近红外光谱的神经网络预测大米直链淀粉含量

基于近红外光谱的神经网络预测大米直链淀粉含量

借助主成分分析，确立了用于近红外光谱分析的BP神经网络的输入输出模式对;并用BP神经网络方法建立了不同类型、不同粒度的大米样品直链淀粉含量预测模型;考察了模型的预测能力，其预测值与用标准方法取得的.化学测定值间具有良好线性关系(相关系数达0.9)。用BP神经网络可降低因样品粒度的不同而对预测结果造成的差异。

作 者：刘建学 吴守一 方如明 Liu Jianxue Wu Shouyi Fang Ruming  作者单位：刘建学,Liu Jianxue(洛阳工学院机械设计工程系 博士,)

吴守一,Wu Shouyi(江苏理工大学生物与环境工程学院 教授 博士生导师,)

方如明,Fang Ruming(江苏理工大学生物与环境工程学院 教授)

刊 名：农业机械学报  ISTIC EI PKU英文刊名：Transactions of the Chinese Society of Agricultural Machinery 年，卷(期)： 32(2) 分类号：O433.4 S379.1 关键词：大米   直链淀粉含量   光谱分析   神经网络   预测  

篇3：基于BP神经网络的啤酒酒精度近红外光谱快速检测

基于BP神经网络的啤酒酒精度近红外光谱快速检测

以啤酒酒精度的快速测定为研究对象,采用误差反向传播算法(Back-Propagation,BP),结合主成分分析(PCA),构造了三层的神经网络结构,建立了PCA-BP神经网络模型,达到满意的'预测精度,结果表明:使用BP神经网络方法后,验证集预测均方差、平均相对误差和回收率范围分别为0.114、1.131%和97.91%-104.59%,其效果优于PLS模型.

作 者：冯尚坤 徐海菊 FENG Shang-kun XU Hai-ju  作者单位：浙江台州科技职业学院,浙江,台州,318020 刊 名：红外技术  ISTIC PKU英文刊名：INFRARED TECHNOLOGY 年，卷(期)： 30(1) 分类号：O657.33 关键词：近红外(NIR)   啤酒   酒精度   人工神经网络(ANN)   偏最小二乘(PLS)  

篇4：生物组织近红外光谱自动测试系统

生物组织近红外光谱自动测试系统

为了实现对生物组织光学参数的`实时在位的测量,提出了一种基于虚拟仪器技术的组织光学参数自动测试系统;该系统利用虚拟仪器建立步进电机控制系统和数据采集系统,系统硬件主要由运动控制卡(PCI-7344)、步进电机驱动器(MID-7604)及由特殊光纤探头组成的稳定态光纤光谱仪等组成;软件系统以LabVIEW为开发平台;利用此系统进行了实时在位大鼠脑部不同深度光谱测量实验,实验结果证明该系统准确、可靠.

作 者：李荣 钱志余 戴丽娟 Li Rong Qian Zhiyu Dai Lijuan  作者单位：南京航空航天大学,生物医学工程系,江苏,南京,210016 刊 名：计算机测量与控制  ISTIC PKU英文刊名：COMPUTER MEASUREMENT & CONTROL 年，卷(期)： 15(2) 分类号：O63 TP273.5 关键词：虚拟仪器   组织光学参数   步进电机   光纤光谱仪  

篇5：现代近红外光谱技术及应用进展

现代近红外光谱技术及应用进展

摘要：简要介绍了现代近红外光谱的发展、技术特点和测量原理,对近年来近红外光谱仪器、化学计量学方法及软件和应用的.进展情况及我们在这几个方面开展的工作进行了简要介绍. 作者： 徐广通袁洪福陆婉珍 Author： Guangtong XU  Hongfu YUAN  Wanzhen LU 作者单位： 石油化工科学研究院,100083,北京 期 刊： 光谱学与光谱分析   ISTICEISCIPKU Journal： SPECTROSCOPY AND SPECTRAL ANALYSIS 年，卷(期)： , 20(2) 分类号： O4 关键词：近红外光谱    仪器    化学计量学    应用    机标分类号： TN2 TH7 机标关键词： 红外光谱技术    应用    近红外光谱仪器    化学计量学    技术特点    测量原理    方法及    软件 基金项目：

篇6：基于主成分分析和BP神经网络的土壤养分近红外光谱检测

基于主成分分析和BP神经网络的土壤养分近红外光谱检测

基于近红外光谱技术的土壤养分快速、无损检测,有利于精细施肥决策.在一黄豆田采用7 m×7 m的栅格采集54个土样,测定其土壤有机质、速效氯、有效磷、有效钾,并使用FieldSpec 3光谱仪测定土样的近红外漫反射光谱.将54个样本随机分成预测集与验证集,其中预测集40个,验证集14个.通过平滑预处理后,利用主成分分析法(PCA)提取原始光谱8个主成分.然后以8个主成分为输入,分别以所测土壤养分作为输出,建立土壤有机质、速效氮、有效磷、有效钾的预测模型,最后对14个验证样本进行预测.结果表明,在小尺度采样的情况下进行光谱分析,采用主成分分析和人工神经网络相结合的方法建立土壤有机质预测模型,其测量值与预测值的相关性较高,相关度为0.796 2,相对误差较小,其平均值为1.88%,表明该方法预测土壤有机质含量是可行的'.但对土壤速效氮、有效磷和有效钾含量的预测并不理想,还有待进一步研究.

作 者：张淑娟 王凤花 张海红 赵华民 ZHANG Shu-juan WANG Feng-hua ZHANG Hai-hong ZHAO Hua-min  作者单位：山西农业大学工程技术学院,山西,太谷,030801 刊 名：山西农业大学学报（自然科学版）  ISTIC英文刊名：JOURNAL OF SHANXI AGRICULTURAL UNIVERSITY(NATURAL SCIENCE EDITION) 年，卷(期)： 29(6) 分类号：O433.4 关键词：近红外光谱   土壤养分   检测   主成分分析   BP神经网络  

篇7：玉米品种近红外光谱的DFT特征分析方法

玉米品种近红外光谱的DFT特征分析方法

摘要：提出了一种基于离散傅里叶变换(discrete Fourier transform,DFT)的玉米品种特征分析新方法.实验数据为37个玉米晶种种子的近红外漫反射光谱数据,波段范围为4 000～12 000 cm-1.文中通过对原始数据进行分析,发现扫描频率较高的部分噪声也比较大.文中首先定义了一种类间、类内差异度Qm的计算方法,以度量特征选择的`有效性;然后利用Qm对原始数据和DFT变换后的数据进行分段分析.实验结果表明,4 000～7 085 cm-1波段的DFT数据相对于全波段原始数据,Qm曲线均值、峰值明显提高.均值从原始的4.804 9提高到8.513 8,峰值最大值从原始的35.924 0提高到60.821 6,峰值最小值从原始的2.891 8提高到3.741 5.且变换后数据特征点(即Qm值大的点)较原始数据集中,最有利于提取玉米品种特征. 作者： 李阳鹏  李卫军  来疆亮 Author： LI Yang-peng  LI Wei-jun  LAI Jiang-liang 作者单位： 中国科学院半导体研究所,北京,100083 期 刊： 光谱学与光谱分析   ISTICEISCIPKU Journal： SPECTROSCOPY AND SPECTRAL ANALYSIS 年，卷(期)： 2011, 31(1) 分类号： S132 关键词：近红外光谱    玉米种子    离散傅里叶变换    差异度    特征分析    机标分类号： S82 S64 机标关键词： 玉米品种    近红外光谱    DFT变换    品种特征    分析方法    Near Infrared Spectra    Based    原始数据    Fourier transform    离散傅里叶变换    近红外漫反射    峰值    波段    特征选择    特征分析    数据集中    实验结果    扫描频率    均值    计算方法 基金项目： 国家自然科学基金 玉米品种近红外光谱的DFT特征分析方法[期刊论文]  光谱学与光谱分析 --2011, 31(1)李阳鹏  李卫军  来疆亮提出了一种基于离散傅里叶变换(discrete Fourier transform,DFT)的玉米品种特征分析新方法.实验数据为37个玉米晶种种子的近红外漫反射光谱数据,波段范围为4 000～12 000 cm-1.文中通过对原始数据进行分析,发现扫描频率...

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