【摘 要】
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虽然全波段近红外光谱信息量丰富,但应用成本过高。发展短波近红外蜂蜜掺假鉴别技术,更能适应中国蜂蜜市场频繁检测需要。将高果糖浆掺入9种原蜜,制备得153个不同掺假度的样
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虽然全波段近红外光谱信息量丰富,但应用成本过高。发展短波近红外蜂蜜掺假鉴别技术,更能适应中国蜂蜜市场频繁检测需要。将高果糖浆掺入9种原蜜,制备得153个不同掺假度的样本。以透射方式采集了样本600~1 100 nm波段的近红外光谱。用Rc/SECV值作为定标因子确定并优化模型,用预测指数RP/SEP值评价模型预测能力。在保留外部评价同时定义模型综合评价指数C对优选的10个模型予以综合评价。用tansig函数和logsig函数作为网络隐含层和输出层转化函数,建立鉴别蜂蜜高果糖浆掺假度的短波近红外人工神经网络
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