本文關(guān)鍵詞：基于主成分分析和小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的近紅外多組分建模研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

《分析化學(xué)》 2009年10期

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基于主成分分析和小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的近紅外多組分建模研究

【摘要】：將小麥葉片原始光譜經(jīng)過預(yù)處理后,采用主成分分析(PCA)對數(shù)據(jù)進(jìn)行降維,取前3個主成分輸入小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),建立了基于主成分分析和小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的近紅外多組分預(yù)測模型(WNN);進(jìn)一步研究了小波基函數(shù)個數(shù)的選取(WNN隱層節(jié)點(diǎn)數(shù))對小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型性能的影響,并將WNN模型與偏最小二乘法(PLS)和傳統(tǒng)的反向傳播神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(BPNN)模型進(jìn)行了比較。結(jié)果表明,所建立的WNN模型能用于同時預(yù)測小麥葉片全氮和可溶性總糖兩種組分含量,其預(yù)測均方根誤差(RMSEP)分別為0.101%和0.089%,預(yù)測相關(guān)系數(shù)(R)分別為0.980和0.967。另外,在收斂速度和預(yù)測精度上,WNN模型明顯優(yōu)于BPNN和PLS模型,從而為將小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)用于近紅外光譜的多組分定量分析奠定了基礎(chǔ)。

【作者單位】： 南京農(nóng)業(yè)大學(xué)江蘇省信息農(nóng)業(yè)高技術(shù)研究重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室;
【關(guān)鍵詞】：
【基金】： 國家自然科學(xué)基金(No.30871448) 國家科技支撐計(jì)劃(No.2008BADA4B02) 江蘇省創(chuàng)新學(xué)者攀登計(jì)劃(No.BK20081479) 江蘇省自然科學(xué)基金(No.BK2008330)資助
【分類號】：TP183;TN219
【正文快照】：

1引言近紅外光譜(NIR)分析技術(shù)以其快速、環(huán)保、可多組分同時檢測等優(yōu)點(diǎn)[1],在各個領(lǐng)域得到了廣泛應(yīng)用[2]。NIR屬于弱信號,信息提取必須依靠化學(xué)計(jì)量學(xué)才能實(shí)現(xiàn),傳統(tǒng)的定量校正方法,如偏最小二乘法(PLS),僅適用于線性模型,而實(shí)際應(yīng)用中卻存在很多非線性關(guān)系[3]。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

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