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
為能夠快速、無損檢測專用煎炸油的極性組分含量，采集不同煎炸時間下煎炸油樣本的拉曼光譜圖。為建立穩(wěn)定性高、誤差小、精度高的模型，研究不同預(yù)處理方法對模型效果的影響，建立相應(yīng)的偏最小二乘回歸模型以選擇最優(yōu)的光譜預(yù)處理方法。結(jié)果表明：標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)變換處理后的偏最小二乘模型最優(yōu)，預(yù)測均方根誤差（root mean square error of prediction，RMSEP）為1.18，決定系數(shù)R2為0.940?4。其次，將標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)變換處理后的光譜數(shù)據(jù)分別建立誤差反向傳播（error back propagation，BP）算法和徑向基函數(shù)算法神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，通過比較穩(wěn)定性以及誤差大小，得出采集到的拉曼光譜經(jīng)過標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)變換處理后采用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建立的模型效果最好，RMSEP為0.032?6，R2為0.972。該方法可以用作專用煎炸油極性組分的快速分析。
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