复杂光谱定量分析的人工神经网络方法——用傅里叶变换近红外漫反射光谱直接预测谷物样品中蛋白质的含量

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自从1962年,美国Norris等人发表第一篇近红外光谱分析应用文章以来,近红外光谱技术在许多领域得到越来越广泛的应用。近红外漫反射光谱(NIRDRS)用作农作物品质分析因其简便、快速、无化学污染等优点而受到重视。已有的光谱定量分析方法,如多元线性回归(MLR)、主成分分析(PCA)、偏最小二乘(PLS)、卡尔曼滤波(KF)等,都是假定样品吸光度A与浓度C呈线性关系,但实际上由于仪器的或物理、化学的原因,A与C只是一种近似的线性关系。文献[2]从理论上推导了近红外漫 Since 1962, when Norris et al. Published the first application article of near infrared spectroscopy, near infrared spectroscopy has been more and more widely used in many fields. Near-infrared diffuse reflectance spectroscopy (NIRDRS) has been used for crop quality analysis because of its simplicity, rapidity, and chemical-free contamination. Existing methods such as multiple linear regression (MLR), principal component analysis (PCA), partial least squares (PLS), Kalman filter (KF), etc. assume that sample absorbance A is linear with concentration C Relationship, but in fact due to the instrument or physical, chemical reasons, A and C is only an approximate linear relationship. Literature [2] deduced the theory of near infrared diffuse
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