分析化学
分析化學
분석화학
CHINESE JOURNAL OF ANALYTICAL CHEMISTRY
2008年
6期
815-818
,共4页
独立分量分析%神经网络%小波变换%近红外光谱%玉米样品
獨立分量分析%神經網絡%小波變換%近紅外光譜%玉米樣品
독립분량분석%신경망락%소파변환%근홍외광보%옥미양품
采用小波变换对光谱数据进行压缩,用独立分量分析(ICA)方法提取近红外光谱数据矩阵的独立成分和相应的混合矩阵,再用:BP神经网络对混合矩阵和实测浓度矩阵进行建模,提出了基于独立分量分析-神经网络回归(ICA-NNR)的近红外分析建模方法.进一步研究了独立分量数和网络中间隐层的神经元数对模型性能的影响,经优化后的ICA-NNR模型在相关系数与均方根误差两个指标上均优于直接用光谱矩阵作为输入所建立的模型.本方法用于玉米中水分、淀粉、蛋白质3种主要成分含量的同时测定,检验样品集的化学检测值与近红外预测值的相关系数分别达到:淀粉,=0.971,蛋白质,=0.976,水分,=0.975.
採用小波變換對光譜數據進行壓縮,用獨立分量分析(ICA)方法提取近紅外光譜數據矩陣的獨立成分和相應的混閤矩陣,再用:BP神經網絡對混閤矩陣和實測濃度矩陣進行建模,提齣瞭基于獨立分量分析-神經網絡迴歸(ICA-NNR)的近紅外分析建模方法.進一步研究瞭獨立分量數和網絡中間隱層的神經元數對模型性能的影響,經優化後的ICA-NNR模型在相關繫數與均方根誤差兩箇指標上均優于直接用光譜矩陣作為輸入所建立的模型.本方法用于玉米中水分、澱粉、蛋白質3種主要成分含量的同時測定,檢驗樣品集的化學檢測值與近紅外預測值的相關繫數分彆達到:澱粉,=0.971,蛋白質,=0.976,水分,=0.975.
채용소파변환대광보수거진행압축,용독립분량분석(ICA)방법제취근홍외광보수거구진적독립성분화상응적혼합구진,재용:BP신경망락대혼합구진화실측농도구진진행건모,제출료기우독립분량분석-신경망락회귀(ICA-NNR)적근홍외분석건모방법.진일보연구료독립분량수화망락중간은층적신경원수대모형성능적영향,경우화후적ICA-NNR모형재상관계수여균방근오차량개지표상균우우직접용광보구진작위수입소건립적모형.본방법용우옥미중수분、정분、단백질3충주요성분함량적동시측정,검험양품집적화학검측치여근홍외예측치적상관계수분별체도:정분,=0.971,단백질,=0.976,수분,=0.975.
