基于小波变换神经网络模型的辣椒辣度检测分离重叠峰研究

来源 :赤峰学院学报:自然科学版 | 被引量 : 0次 | 上传用户:andrew142
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本文在对辣椒辣度进行检测所进行的色谱分析法基础上,以小波特征为提取理论基础,以色谱重叠峰为构建依据,提出了名为神经网络模型的新型解析模型.第一步就是充分利用小波特征,从辣椒原始色谱里对特征点进行提取,得出隐节点数目,以预估峰高值为隐节点的初始宽度,再应用径向基网络(RBF)的多变量插值促成原始重叠峰的拟合,获取梯度下降法的相关参数结果,最终实现分离重叠色谱峰的目的.实验完成之后,由最终结果可以看出,这个方法能够做到快速解析分离重叠峰,并且确保数据的可靠性和精确度.
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