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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

冯尚坤, 徐海菊

冯尚坤, 徐海菊. 基于BP神经网络的啤酒酒精度近红外光谱快速检测[J]. 红外技术, 2008, 30(1): 58-60. DOI: 10.3969/j.issn.1001-8891.2008.01.015
引用本文: 冯尚坤, 徐海菊. 基于BP神经网络的啤酒酒精度近红外光谱快速检测[J]. 红外技术, 2008, 30(1): 58-60. DOI: 10.3969/j.issn.1001-8891.2008.01.015
shu
FENG Shang-kun, XU Hai-ju. Study on Content of Beer Alcohol with Near Infrared Spectroscopy Based on Back-Propagation Neural Network[J]. Infrared Technology , 2008, 30(1): 58-60. DOI: 10.3969/j.issn.1001-8891.2008.01.015
Citation: FENG Shang-kun, XU Hai-ju. Study on Content of Beer Alcohol with Near Infrared Spectroscopy Based on Back-Propagation Neural Network[J]. Infrared Technology , 2008, 30(1): 58-60. DOI: 10.3969/j.issn.1001-8891.2008.01.015
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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

  • 浙江台州科技职业学院,浙江,台州,318020

  • 台州科技职业学院

详细信息

  • 中图分类号: O657.33

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

摘要

    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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