基于BP神经网络小麦含水量的近红外检测方法
为了实现小麦籽粒水分含量的快速、准确测定,以小麦含水量的国标测定值为BP神经网络的目标向量,采用近红外分析仪扫描小麦籽粒光谱图并进行预处理,使用主成分分析对预处理后的光谱数据降维,将其作为BP神经网络的输入向量,采用BP神经网络对小麦的含水量进行预测.结果表明:国标法测定值与BP神经网络结合近红外法测定值之间的T检验结果为P=0.52＞0.05,两种方法测定结果无显著性差异.采用BP神经网络对小麦水分的预测值与国标测定值之间的R2为0.999,可以用来预测小麦的水分含量.
小麦、近红外、水分、BP神经网络、快速检测、建模
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TS210(食品工业)
2013-04-18（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
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