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利用拉曼光谱和人工神经网络估算糖浓度( On the estimation of sugars concentrations using Raman spectroscopy and artificial neural networks )
N González-Viveros P Gómez-Gil J Castro-Ramos HH Cerecedo-Núez
本文分析了拉曼光谱与前馈神经网络(FFNN)相结合用于水溶液中葡萄糖、蔗糖和果糖浓度百分率估计的性能。实际上，我们分析了三种固体工业化食品中蔗糖的估算方法：甜甜圈、谷类和曲奇饼。浓度的估计有两种方法：使用非线性拟合系统和使用分类器。实验表明，分类器和拟合系统的性能均优于支持向量机(SVM)、线性判别分析(LDA)、线性回归(LR)和区间偏最小二乘法(iPLS)。FFNN对水溶液的最佳分类率为93.33%,预测均方根误差(RMSEP)为3.51%,而LDA的最佳分类率为82.22%。我们提出的方法在食品中得到的最佳情况下的RMSEP为1%。
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scidown 4.1.5.3 Zn-Ni, Zn-Ni- co, Zn-Co, Zn-Ni- cu和Zn-Ti铁氧体(另见附录)下载