彭盼盼
- 作品数：2 被引量：13H指数：2
- 供职机构：河南科技大学食品与生物工程学院更多>>
- 发文基金：河南省教育厅自然科学基金国家自然科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 电子鼻融合BP神经网络预测玉米赤霉烯酮和黄曲霉毒素B_1含量模型研究被引量：10
- 2017年
- 为探究玉米赤霉烯酮和黄曲霉毒素B_1的无损快速定量测定方法,用电子鼻对7级不同霉变程度玉米样品进行检测,并用理化分析方法分别测定霉变玉米中的玉米赤霉烯酮与黄曲霉毒素B_1含量;在提取电子鼻响应信号的积分值作为特征参量的前提下,采用BP神经网络建立不同霉变程度下玉米样品中的玉米赤霉烯酮与黄曲霉毒素B_1含量的预测模型。同时,为了获得较为可靠的BP神经网络预测模型,在神经网络结构不变的条件下,对比分析了不同训练集、测试集构建的预测模型。结果发现在各预测模型的70组测试样本中,相对误差控制在5%以内的样本数量都在60个以上,最大相对误差控制在15%以内,从而证明了BP神经网络预测模型的有效性、可靠性。该研究为实施玉米霉变毒素的快速无损检测提供了一种途径。
- 于慧春彭盼盼殷勇刘云宏
- 关键词：电子鼻玉米玉米赤霉烯酮黄曲霉毒素B1BP神经网络霉变
- 霉变玉米中玉米赤霉烯酮和黄曲霉毒素B1含量电子鼻检测模型的构建被引量：5
- 2016年
- 为建立霉变玉米中玉米赤霉烯酮和黄曲霉毒素B1的电子鼻检测方法,首先以电子鼻对7级不同霉变程度玉米响应信号的积分值作为特征参量,然后分别利用主成分回归、偏最小二乘回归、BP(back-propagation)神经网络、最小二乘支持向量机等方法建立霉变玉米中玉米赤霉烯酮与黄曲霉毒素B_1含量的预测模型,并进行了比较分析。结果表明,主成分回归预测精度最差,偏最小二乘回归较差、BP神经网络和最小二乘支持向量机法比较好。对于玉米赤霉烯酮,4种预测模型70个样本中相对误差控制在5%以内的样本数分别为23、45、63、67个。对于黄曲霉毒素B1,4种预测模型70个样本中相对误差控制在5%以内的样本数分别为19、41、62、65个。同时,变换不同的训练集和测试集以考察BP神经网络、最小二乘支持向量机建模方法的稳健性,结果表明,在BP神经网络结构和最小二乘支持向量机核函数与核函数参数均未发生改变的条件下,两种建模方法依然有较高的预测精度,这说明了两种模型具有较高的稳健性。
- 于慧春彭盼盼殷勇
- 关键词：电子鼻玉米赤霉烯酮黄曲霉毒素B1偏最小二乘回归
