近红外光谱结合人工神经网络分析蔗汁的锤度和旋光度

摘要：

应用中波近红外(N1R)光谱结合误差反传人工神经网络(BP-ANN)方法,建立蔗汁锤度、旋光度的定量分析模型.光谱范围为1 000～1 800 nm,采用2 mm光程透射方式获得蔗汁吸光度光谱.对蔗汁的吸光度光谱进行Savitzky-Golay求导和均值中心化处理,然后通过相关系数法结合样品特征吸收优化建模波长范围,再采用PLS降维获取主成分并输入BP-ANN建立校正模型,用验证样品对校正模型进行验证.结果显示,BP-ANN法建立的锤度和旋光度的预测相关系数(R2)分别为0.982,0.979,预测标准偏差(SEP)分别为0.159和0.137,均优于偏最小二乘(PLS)建模方法结果,可较好地用于蔗汁锤度、旋光度的快速测定.

关键词：人工神经网络、近红外光谱、蔗汁、锤度、旋光度

所属期刊栏目：30

分类号：O657.3(分析化学)

资助基金：国家863计划项目2007AA04Z196,2009AA04Z129;浙江省重大应用电子技术和新型电子元器件专项2007C11091

在线出版日期：2010-09-02（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：1759-1762