【摘 要】
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pH值是固态发酵过程关键参数之一,为此提出基于近红外光谱技术的秸秆蛋白饲料固态发酵过程参数pH值检测方法。利用近红外光谱系统获取140个固态发酵过程产物样本在10 000～4 00
【基金项目】
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国家（863计划）项目（2007AA042179）,江苏高校优势学科建设工程项目（PAPD[2011]6）,镇江市农业科技支撑项目（NY2010017）和江苏省研究生科研创新计划项目（CXZZll-0572）资助
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pH值是固态发酵过程关键参数之一,为此提出基于近红外光谱技术的秸秆蛋白饲料固态发酵过程参数pH值检测方法。利用近红外光谱系统获取140个固态发酵过程产物样本在10 000～4 000cm-1范围内的近红外光谱数据,通过酸度计测得近红外光谱预测模型的参考测量值;运用ELM算法建立pH值的预测模型,在模型建立过程中由交互验证法确定最佳主成分因子数和ELM网络隐含层节点数。试验结果显示：最佳ELM网络模型的拓扑结构为10-40-1,模型预测集相关系数（Rp）和预测均方根误差（RMSEP）分别为0.961 8和0
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