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基于人工神经网络的苹果可溶性固形物无损检测
  • ISSN号:1003-188X
  • 期刊名称:《农机化研究》
  • 时间:0
  • 分类:TP183[自动化与计算机技术—控制科学与工程;自动化与计算机技术—控制理论与控制工程] S126[农业科学—农业基础科学]
  • 作者机构:[1]华南农业大学南方农业机械与装备关键技术省部共建教育部重点实验室,广州510642, [2]华南农业大学工程学院,广州510642
  • 相关基金:国家自然科学基金项目(30871450); 华南农业大学校长基金项目(4500-k09173)
中文摘要:

采集了60个苹果在400~1 100nm范围内的可见-近红外漫反射光谱,然后使用连续投影算法将光谱变量进行压缩,最后采用BP神经网络建立了苹果糖度的预测模型。实验表明,连续投影算法从400~1 100nm范围提取出25个优选波长参与建模,有效简化了模型结构。BP神经网络模型对苹果糖度的预测相关系数达到0.853,预测均方根误差为1.303 0。结果表明,基于近红外光谱的苹果糖度无损检测是可行的。

英文摘要:

The reflectance spectra of 60 APPLE SAMPLES were collected.Then the spetra were composed by Successive Projections Algorithm.finally,the Artificial Neural Network model of apple sugar content was built.As a result,25 spectra variables were derived from the 400-1100nm spectra by Successive Projections Algorithm and the ANN model based on these 25 variables produced RP=0.853 and RMSEP=1.3030.it was demonstrated that the Nondestructive Examination of Apple Sugar based on near infrared spectrum is feasible.

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期刊信息
  • 《农机化研究》
  • 北大核心期刊(2011版)
  • 主管单位:黑龙江省农业委员会
  • 主办单位:黑龙江省农业机械学会 黑龙江省农业机械工程科学研究院
  • 主编:李智
  • 地址:哈尔滨市南岗区哈平路156号
  • 邮编:150081
  • 邮箱:NJHYJ@VIP.SOHU.COM
  • 电话:0451-86662611
  • 国际标准刊号:ISSN:1003-188X
  • 国内统一刊号:ISSN:23-1233/S
  • 邮发代号:14-324
  • 获奖情况:
  • 《中国科学引文数据库》全文收录,《中国学术期刊综合评价数据库》全文收录,自1992年至今连续被确认为全国农业工程类期刊的核...
  • 国内外数据库收录:
  • 中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版),中国北大核心期刊(2000版)
  • 被引量:25747