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光譜預(yù)處理對(duì)太赫茲光譜預(yù)測(cè)豬肉K值的影響
來源:食品科學(xué)網(wǎng) 閱讀量: 333 發(fā)表時(shí)間: 2019-09-26
作者: 齊亮,趙茂程,趙婕,唐于維一
關(guān)鍵詞: 太赫茲光譜|預(yù)處理|K值|反向傳播人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)|無損檢測(cè)
摘要:

采用太赫茲(terahertz,THz)光譜分析技術(shù)無損檢測(cè)豬肉的新鮮度K值,但水會(huì)強(qiáng)烈吸收THz波,從而嚴(yán)重影響THz波對(duì)肉的檢測(cè)。考察預(yù)處理方法對(duì)削弱水的干擾、提升THz光譜檢測(cè)豬肉K值的模型性能的影響。分別采用多元散射校正、標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)變量變換、一階微分、二階微分4?種預(yù)處理方法對(duì)衰減全反射光譜進(jìn)行預(yù)處理,基于反向傳播人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)回歸算法建立豬肉K值的THz光譜預(yù)測(cè)模型,比較研究4?種預(yù)處理方法后的模型預(yù)測(cè)精度。研究表明:一階微分預(yù)處理方法效果最好,能夠消除光譜基線漂移,提高光譜質(zhì)量。與原始光譜相比,模型的預(yù)測(cè)集相關(guān)系數(shù)(Rp)從0.34提高到0.75,預(yù)測(cè)集均方根誤差從20.24%降低到14.36%。因此,選擇合適的光譜預(yù)處理技術(shù)對(duì)提高模型預(yù)測(cè)精度非常重要,采用一階微分預(yù)處理后的THz光譜數(shù)據(jù)建立反向傳播人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型能夠無損檢測(cè)豬肉的新鮮度K值。

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