神经网络在大米蛋白质含量预测模型中的应用

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摘要：大米蛋白质含量是影响大米营养及食味特性的一个重要指标.借助主成分分析,确立了用于近红外光谱分析的BP神经网络的输入输出模式对;并用BP神经网络方法建立了不同类型、不同粒度的大米样品蛋白质含量预测模型;考察了模型的预测能力,其预测值与用标准方法取得的化学分析值间具有良好线性关系,相关系数达0.90以上.用BP神经网络可降低样品粒度的不同对预测结果造成的差异.

原文链接:http://www.cqvip.com//QK/94803B/200403/9802357.html

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关键词：预测模型 神经网络 蛋白质 神经网 BP神经网络 大米 蛋白质含量 近红外光谱 BP神经网络 预测模型