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
利用高光譜技術(shù)對儲藏大米的水分含量進行檢測。本實驗以120 個大米樣本為研究對象，采集所有大米樣 本的高光譜圖像，利用多元散射校正的預(yù)處理方法對大米樣本原始光譜數(shù)據(jù)進行降噪處理。由于原始高光譜數(shù)據(jù) 量大且冗余性強，故利用逐步線性回歸分析方法對預(yù)處理后的數(shù)據(jù)進行特征提取。最后建立BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的大米水 分定量檢測模型，由于建模效果沒有達到預(yù)期目標(biāo)，因此引入遺傳算法（genetic algorithm，GA）和思維進化算法 （mind evolutionary algorithm，MEA）優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的權(quán)值和閾值。對BP、GA-BP、MEA-BP 3 種大米水分預(yù)測 模型進行比較，3 種模型的預(yù)測集決定系數(shù)都達到0.86以上，其中MEA-BP模型具有最佳的預(yù)測效果，預(yù)測集決定 系數(shù)達到0.966 3，且均方根誤差為0.81%。
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