【摘 要】
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本文提出一种组合区间偏最小二乘法(SiPLS)结合人工神经网络(ANN)算法,用以提高原料奶蛋白质近红外模犁的预测精度。首先采用SiPLS选择建模光谱区间,建立SiPLS模犁预测原料
【机 构】
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中国农业大学食品科学与营养工程学院,100083,北京
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本文提出一种组合区间偏最小二乘法(SiPLS)结合人工神经网络(ANN)算法,用以提高原料奶蛋白质近红外模犁的预测精度。首先采用SiPLS选择建模光谱区间,建立SiPLS模犁预测原料奶蛋白线性部分;然后在SiPLS法选择的波段上进行主成分分析(PCA),以主成分的得分矩阵作为ANN模型输入层,以SiPLS预测值与真实值之差作为输出层,建立ANN模型预测其非线性部分。最终预测结果为两个模型预测值之和,以模型的预测均方根误差(RMSEP)作为评价指标,以便考察新方法的有效性。同时建立全谱线性(Fr-PLS)和全谱非线性模型(ANN),其Fr—PLS、ANN、SiPLs和SiPLS+ANN模型的RMSEP分别为0.166、0.261、0.113和0.093。结果表明:考虑原料乳蛋白含量近红外模型的非线性部分,可以显著提高模型的预测精度,该方法也可为其它复杂体系模型精度的提高提供了借鉴。
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