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基于近红外光谱的橄榄油中玉米油掺杂量检测被引量：10: 2014年; 利用近红外光谱和模式识别技术建立了橄榄油中掺杂玉米油的快速鉴别方法。对191个橄榄油样本及混合油样本（玉米油和橄榄油）进行近红外光谱扫描，并对近红外光谱进行一阶导数和平滑处理，利用主成分分析法（PCA）对数据进行降维，通过前三个主成分的栽荷图确定了相关性较大的特征波段（7520-6927cm^-1,6270-5440cm^-1和4970-4400cm^-1），分别在3个波段内利用偏最小二乘回归（PLS）方法建立了玉米油含量的预测模型。结果表明在6270～5440cm^-1波段内，因子数为7，建立的模型精密度和稳定性最好，在玉米油质量分数为0．5％-100％的范围内，校正集样本和检验集样本的R：均能达到0．9999，标准偏差在0．126～0．139之间。因此，利用近红外光谱可以实现橄榄油品质的快速无损分析，以合频波段（6270～5440cm^-1）为建模区域可以得到更好的预测效果。; 贡东军王宇董静窦玉蕾夏立娅李超; 关键词：近红外光谱橄榄油玉米油掺假

基于NIR的模式识别技术在地理标志产品响水大米鉴别中的应用被引量：5: 2013年; 分别利用多元线性回归判别分析和BP人工神经网络分析建立了近红外光谱（NIR）快速鉴别地理标志产品响水大米的新方法．大米的近红外光谱数据经过一阶导数和平滑处理后，利用主成分分析对数据进行了降维处理，并确定了相关性最大的特征波段（7700～6700cm-1与5700～4300cm-1）．利用特征波段的主成分数据建立了多元线性回归判别分析和BP人工神经网络鉴别模型．2种模型对于地理标志产品响水大米的鉴别正确率均为100％，适用于地理标志产品的快速无损鉴别．; 谌蓓夏立娅窦玉蕾马泽洋熊娜; 关键词：多元线性回归分析 BP人工神经网络地理标志产品

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公益性行业科研专项(2012104019-5)