本文關鍵詞：基于主成分分析和小波神經網絡的近紅外多組分建模研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

《分析化學》 2009年10期

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基于主成分分析和小波神經網絡的近紅外多組分建模研究

【摘要】：將小麥葉片原始光譜經過預處理后,采用主成分分析(PCA)對數據進行降維,取前3個主成分輸入小波神經網絡,建立了基于主成分分析和小波神經網絡的近紅外多組分預測模型(WNN);進一步研究了小波基函數個數的選取(WNN隱層節(jié)點數)對小波神經網絡模型性能的影響,并將WNN模型與偏最小二乘法(PLS)和傳統(tǒng)的反向傳播神經網絡(BPNN)模型進行了比較。結果表明,所建立的WNN模型能用于同時預測小麥葉片全氮和可溶性總糖兩種組分含量,其預測均方根誤差(RMSEP)分別為0.101%和0.089%,預測相關系數(R)分別為0.980和0.967。另外,在收斂速度和預測精度上,WNN模型明顯優(yōu)于BPNN和PLS模型,從而為將小波神經網絡用于近紅外光譜的多組分定量分析奠定了基礎。

【作者單位】： 南京農業(yè)大學江蘇省信息農業(yè)高技術研究重點實驗室;
【關鍵詞】：
【基金】： 國家自然科學基金(No.30871448) 國家科技支撐計劃(No.2008BADA4B02) 江蘇省創(chuàng)新學者攀登計劃(No.BK20081479) 江蘇省自然科學基金(No.BK2008330)資助
【分類號】：TP183;TN219
【正文快照】：

1引言近紅外光譜(NIR)分析技術以其快速、環(huán)保、可多組分同時檢測等優(yōu)點[1],在各個領域得到了廣泛應用[2]。NIR屬于弱信號,信息提取必須依靠化學計量學才能實現(xiàn),傳統(tǒng)的定量校正方法,如偏最小二乘法(PLS),僅適用于線性模型,而實際應用中卻存在很多非線性關系[3]。人工神經網絡

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