領(lǐng)學(xué)術(shù)科研之先，創(chuàng)食品科技之新
—— 中國食品雜志社
利用近紅外光譜協(xié)同BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法，對(duì)泰國茉莉香米及其摻偽樣品的近紅外光譜進(jìn)行多元散射校正預(yù)處理，挑選出48 個(gè)特征波長；以特征波長的吸光度為BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸入層神經(jīng)元，以樣品中泰國茉莉香米的含量為輸出層神經(jīng)元，獲得BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的最優(yōu)結(jié)構(gòu)模型，即為單層隱含層、隱含層神經(jīng)元數(shù)7、隱含層傳遞函數(shù)logsig、輸出層傳遞函數(shù)tansig、訓(xùn)練函數(shù)trainlm、網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)函數(shù)learngdm和學(xué)習(xí)速率0.35。所建立模型的均方根誤差、校正集相關(guān)系數(shù)、驗(yàn)證集相關(guān)系數(shù)、測(cè)試集相關(guān)系數(shù)分別為0.000 830、0.992 9、0.976 1和0.975 5，呈現(xiàn)出優(yōu)良的預(yù)測(cè)效果，實(shí)現(xiàn)了泰國茉莉香米摻偽含量的快速鑒定。
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