近红外光谱与自组织竞争神经网络联用快速鉴别牛乳与复原乳

摘要：

近红外光谱技术结合偏最小二乘法,与自组织竞争神经网络联用,构建鲜牛乳与复原乳的模式识别模型.经偏最小二乘法(PLS)处理后,提取4个主成分,使用96个吸收峰数据输入网络,学习速率为0.05,训练步数200步时,所建模型性能稳定,预测精度良好,模型对预测集样品识别准确率为100％.该方法可应用于原料奶质量评价与控制中,在复原乳或掺假乳的快速准确定性鉴别方面,提供了一条新思路.

关键词：近红外光谱、自组织竞争神经网络、鲜牛乳、复原乳、偏最小二乘法

所属期刊栏目：47

分类号：TS252.7(食品工业)

在线出版日期：2019-04-30（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共3页

页码：58-60