徐淑燕
- 作品数：1 被引量：55H指数：1
- 供职机构：北京农学院基础教学部更多>>
- 发文基金：北京市教委科技发展计划更多>>
- 相关领域：理学更多>>
- PLS-BP法近红外光谱定量分析研究被引量：55
- 2003年
- 建立BP模型用于近红外光谱定量分析时,为克服所建模型与训练样本集产生“过拟合”,先用线性算法为其压缩训练数据是必要的。目前多采用主成分法(PCA)和逐步回归法(SRA)。主成分法具有极强的压缩数据能力,用它压缩成的主成分输入BP网所建模型的预测精度一般能满足要求,但它处理数据时未考虑输出变量的影响。逐步回归法根据系统输出选择变量,但所选变量具有自相关性,而且与训练集样品的排列顺序有关,很难选出最好的变量,往往难满足预测精度要求。本研究用偏最小二乘法(PLS),根据输出变量将原始数据压缩为主成分,输入BP网并用所建模型预测30个小麦样品的蛋白质含量。结果表明,与PCA-BP模型的预测决定系数(R2)从92.50提高到97.10,训练迭代次数从12 000减少到4 500。
- 齐小明张录达杜晓林宋昭娟张一徐淑燕
- 关键词：近红外光谱偏最小二乘法BP网络
