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基于BP神经网络的啤酒酒精度近红外光谱快速检测

Study on Content of Beer Alcohol with Near Infrared Spectroscopy Based on Back-Propagation Neural Network

    摘要
  • 摘要: 以啤酒酒精度的快速测定为研究对象,采用误差反向传播算法(Back-Propagation,BP),结合主成分分析(PCA),构造了三层的神经网络结构,建立了PCA-BP神经网络模型,达到满意的预测精度,结果表明:使用BP神经网络方法后,验证集预测均方差、平均相对误差和回收率范围分别为0.114、1.131%和97.91%-104.59%,其效果优于PLS模型.

     

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