【摘 要】
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针对香肠中硝酸盐含量,提出基于高光谱的无损快速检测。采集400~1 000 nm范围内45组香肠样品高光谱数据,进行主成分分析(principal component analysis,PCA),择优选取主成分
【基金项目】
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国家自然科学基金自由申请项目(61473009);北京市自然科学基金项目(4122020)
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针对香肠中硝酸盐含量,提出基于高光谱的无损快速检测。采集400~1 000 nm范围内45组香肠样品高光谱数据,进行主成分分析(principal component analysis,PCA),择优选取主成分图像3(principal component 3,PC3)作为研究对象,并得到4个特征波长,分别为402.47、483.04、642.27、961.82 nm。通过特征波长与波谱对比,最终采用800~950 nm范围内的波长进行亚硝酸盐定量分析建模。结合样品感兴趣区域平均光谱和理化检验结果,采用偏最小二乘回归和遗传算法优化的人工神经网络进行定量分析建模。结果显示:偏最小二乘回归模型的决定系数R~2为0.899,交互验证均方根误差(root mean square error of cross-validation,RMSECV)为0.291,遗传算法优化的神经网络模型的决定系数R~2为0.918,RMSECV为0.365,随着样品数增多,神经网络的建模效果会越来越优于偏最小二乘回归建模。
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