PLS-BP法近红外光谱技术同时测定鲜乳中四种主成分

摘要：

基于近红外光谱技术,将偏最小二乘法(Partial Least Squares,PLS)和单隐层的反向传播网络(Back-Propagation Network,BP)联用并测定了鲜乳中4种主成分含量.用PLS法将原始数据压缩为主成分,取前3个主成分的14个数据输入网络,以Kolmogorov定理为依据,经过实验确定中间层的神经元个数为29,初始训练迭代次数为1000,建立了脂肪、蛋白质、乳糖、牛乳总固体4种主成分含量的预测校正模型.PLS-BP模型对样品4个组分含量的预测决定系数(R2)分别为:0.961、0.974、0.951、0.997;本研究为近红外光谱技术在鲜乳多组分快速检测提供了新思路.

关键词：近红外光谱、鲜乳、偏最小二乘、BP网络

所属期刊栏目：28

分类号：O657.3(分析化学)

资助基金：教育部南昌大学食品科学重点实验室开放基金NCU200404;江西省星火计划项目2005年

在线出版日期：2009-06-30（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：66-69