【摘 要】
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为了对冷却羊肉表面细菌总数进行无损检测,采用不同波段范围高光谱成像系统结合多种建模方法建立预测模型,进行理论分析和实验验证。分别在400nm-110nm和900nm-1700nm波长范
【机 构】
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宁夏大学物理电气信息学院,宁夏沙漠信息智能感知重点实验室
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为了对冷却羊肉表面细菌总数进行无损检测,采用不同波段范围高光谱成像系统结合多种建模方法建立预测模型,进行理论分析和实验验证。分别在400nm-110nm和900nm-1700nm波长范围内获取冷却羊肉样本的高光谱图像信息,结合偏最小二乘和人工神经网络（反向人工神经网络和径向基人工神经网络）建立预测模型。结果表明,神经网络建模效果优于偏最小二乘;其中,径向基人工神经网络模型在400nm-1100nm和900nm-1700nm波长范围内相关系数分别为0.9872和0.9988,均方根误差分别为0.8210和0
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