中国农学通报
中國農學通報
중국농학통보
CHINESE AGRICULTURAL SCIENCE BULLETIN
2013年
9期
208-212
,共5页
徐璐璐%孙来军%刘明亮%毛晓东
徐璐璐%孫來軍%劉明亮%毛曉東
서로로%손래군%류명량%모효동
小麦%蛋白质%近红外光谱%SPA%RBF神经网络
小麥%蛋白質%近紅外光譜%SPA%RBF神經網絡
소맥%단백질%근홍외광보%SPA%RBF신경망락
传统半微量凯氏法测量小麦蛋白质含量繁琐费时,应用近红外光谱分析技术结合SPA-RBF神经网络对小麦蛋白质含量进行快速、无损检测.采用SPXY算法划分校正集和预测集样本,运用连续投影算法(SPA)对一阶微分和SNV预处理后的光谱数据提取敏感波点作为RBF神经网络的输入,建立小麦蛋白质含量的SPA-RBF神经网络校正模型.模型的预测均方根误差和预测相关系数可达到0.26576和0.975,预测效果较好,基本上可以完成粮食储备和食品加工行业对小麦及其制品品质的划分以及育种上的前期世代筛选.研究表明:近红外光谱技术结合SPA-RBF神经网络可实现对小麦蛋白质含量的检测,满足现代农业发展对小麦无损、实时、大量检测的需要.
傳統半微量凱氏法測量小麥蛋白質含量繁瑣費時,應用近紅外光譜分析技術結閤SPA-RBF神經網絡對小麥蛋白質含量進行快速、無損檢測.採用SPXY算法劃分校正集和預測集樣本,運用連續投影算法(SPA)對一階微分和SNV預處理後的光譜數據提取敏感波點作為RBF神經網絡的輸入,建立小麥蛋白質含量的SPA-RBF神經網絡校正模型.模型的預測均方根誤差和預測相關繫數可達到0.26576和0.975,預測效果較好,基本上可以完成糧食儲備和食品加工行業對小麥及其製品品質的劃分以及育種上的前期世代篩選.研究錶明:近紅外光譜技術結閤SPA-RBF神經網絡可實現對小麥蛋白質含量的檢測,滿足現代農業髮展對小麥無損、實時、大量檢測的需要.
전통반미량개씨법측량소맥단백질함량번쇄비시,응용근홍외광보분석기술결합SPA-RBF신경망락대소맥단백질함량진행쾌속、무손검측.채용SPXY산법화분교정집화예측집양본,운용련속투영산법(SPA)대일계미분화SNV예처리후적광보수거제취민감파점작위RBF신경망락적수입,건립소맥단백질함량적SPA-RBF신경망락교정모형.모형적예측균방근오차화예측상관계수가체도0.26576화0.975,예측효과교호,기본상가이완성양식저비화식품가공행업대소맥급기제품품질적화분이급육충상적전기세대사선.연구표명:근홍외광보기술결합SPA-RBF신경망락가실현대소맥단백질함량적검측,만족현대농업발전대소맥무손、실시、대량검측적수요.
