摘要:偏最小二乘(partial least squares,PKS)与广义回归
神经网络(generalized regression neural networks。GRNN)联用对土豆样品建立起粗纤维、淀粉、蛋白质含量的预测校正模型,用PKS法将原始数据压缩为主成份,取前3个主成份的12个特征吸收峰输入GRNN网络,网络光滑因子σi为0.1。PKS-GRNN模型对样品3个组分含量的预测决定系数(R^2)分别为:0.945、0.992、0.938。结果表明,近红外光谱技术可以快速、准确地同时测定土豆中的粗纤维、淀粉、蛋白质,该方法可应用于果蔬产业的品质管理与控制。http://www.cqvip.com//QK/92500X/200709/25440401.html
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