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采用近红外光谱技术结合反向传播人工神经网络算法建立了茶叶中蔗糖含量的检测模型,并通过引入遗传算法改进了模型预测质量.预测模型采用120个茶叶掺蔗糖样品的傅里叶变换漫反射光谱数据建立.对另外42个样品的预测结果表明,基于传统的反向传播人工神经网络算法模型的相关系数为0.738 0,预测均方根误差为3.075 4,正确识别率为83.3%;增加遗传算法后相关系数提高到0.941 9,预测均方根误差为1.3176,正确率为88.1%,训练误差减小一个量级以上.实验结果表明,反向传播人工神经网络模型可用来检测茶叶中的蔗糖含量,同时,引入遗传算法优化了神经网络的初始权值和阈值,使预测误差更小. 相似文献
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基于512×2元InGaAs光谱组件研制一款新型光谱传感物联网节点。针对中心距为25μm的双列小像元探测器结构,在信号处理电路中对双通道数据进行均值处理,减小了单个光敏元响应异常对系统测试结果带来的影响。实验结果表明,此节点的测试波长范围为976~1700 nm,光谱分辨率达到13.5 nm,波长准确性优于3.2 nm,波长重复性优于0.3 nm,动态范围达到2300:1,吸光度重复性0.0011 AU,光源基线稳定性优于0.0001 A/h。采用多种标称酒精浓度的酒类样本对此光谱传感节点进行测试,验证其功能。 相似文献
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