国家科技支撑计划(2006BAD11A12-08)
- 作品数：2 被引量：5H指数：2
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- 相关领域：理学更多>>
- GA-PLS结合PC-ANN算法提高奶粉蛋白质模型精度被引量：3
- 2009年
- 提出一种偏最小二乘法(PLS)和人工神经网络(ANN)结合用于近红外光谱(NIRS)的分析方法,以提高奶粉蛋白质模型的预测精度。首先采用基于遗传算法的波长选择法(RS-GA)优化光谱数据,建立GA-PLS模型预测奶粉蛋白线性部分;然后在RS-GA法选择的波段上进行主成分分析(PCA),以主成分的得分矩阵作为ANN模型输入层,以GA-PLS预测值与真实值之差作为输出层,建立PC-ANN模型预测其非线性部分。最终预测结果为两个模型预测值之和,以模型的预测标准偏差(RMSEP)作为评价指标,以便考察新方法的有效性。同时建立线性的全谱模型(Fr-PLS),其Fr-PLS、GA-PLS和GA-PLS+PC-ANN模型的RMSEP分别为0.511,0.440和0.235。结果表明:考虑奶粉蛋白含量近红外模型的非线性部分,可以显著提高模型的预测精度,该方法也可为其它复杂体系模型精度的提高提供借鉴。
- 孙谦王加华韩东海
- 关键词：近红外光谱奶粉蛋白质
- 用酒精水溶液NIRS模型预测葡萄酒发酵液酒精度被引量：3
- 2009年
- 稳定性好，实用性强的NIRS模型，需要收集代表性强的样品并进行大量的化学值检测工作，为了减少建模的工作量，本文尝试用酒精水溶液的NIRS模型预测葡萄酒发酵液中酒精度的含量。通过遗传算法选择相关性高而且受其他干扰因素影响少的波段（2 245～2 320 nm）建立模型，并根据斜率/截距校正法原理，在预测集中选择能够代表样品酒精度变化范围的样品，对其进行校正，得到新模型的Slope=0.9808和Bias=0.5233。最后，对葡萄酒发酵液剩余样品的酒精度进行预测，预测的相关系数r达到0.99以上，预测相对分析误差（RPD）为11.71，相对标准差（RSD）为3.11%。由此表明，用酒精水溶液的NIRS模型，通过波段选择以及模型校正，预测葡萄酒发酵液的酒精度具有良好的可行性。此方法大大减小了NIRS技术建模的工作量。
- 耿朝曦孙谦田磊韩东海
- 关键词：遗传算法
