基于偏最小二乘与广义回归神经网络的近红外光谱测定土豆中3种营养成分的研究

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摘要：偏最小二乘（partial least squares，PKS）与广义回归神经网络（generalized regression neural networks。GRNN）联用对土豆样品建立起粗纤维、淀粉、蛋白质含量的预测校正模型，用PKS法将原始数据压缩为主成份，取前3个主成份的12个特征吸收峰输入GRNN网络，网络光滑因子σi为0.1。PKS-GRNN模型对样品3个组分含量的预测决定系数（R^2）分别为：0．945、0．992、0.938。结果表明，近红外光谱技术可以快速、准确地同时测定土豆中的粗纤维、淀粉、蛋白质，该方法可应用于果蔬产业的品质管理与控制。http://www.cqvip.com//QK/92500X/200709/25440401.html

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关键词：偏最小二乘 最小二乘 神经网络 营养成分 神经网 近红外光谱 土豆 偏最小二乘 GRNN网络 多组分检测