基于高光谱融合神经网络的玉米黄曲霉毒素B1 和赤霉烯酮含量预测

摘要：

为了消除散射对高光谱信息的影响采用多元散射校正(multiplicative scatter correction,MSC)处理原始光谱;根据相关系数法选择有效波段,通过连续投影算法结合信息熵选择8个特征波长;建立有效波段和不同特征波长下的霉变玉米黄曲霉毒素B1与赤霉烯酮含量的BP神经网络预测模型.结果表明:8个特征波长下光谱信息所建立的预测模型最佳,黄曲霉毒素B1含量预测正确率为98.74％,均方根误差为0.0485;赤霉烯酮含量预测正确率为100％,均方根误差为0.1605.因此高光谱融合神经网络检测霉变玉米黄曲霉毒素B1及赤霉烯酮含量具有可行性.

关键词：高光谱、霉变玉米、黄曲霉毒素B1、赤霉烯酮、BP神经网络

所属期刊栏目：34

资助基金：河南省科技攻关项目182102110422

在线出版日期：2019-01-07（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：64-69