基于高光谱融合神经网络的玉米黄曲霉毒素B1和赤霉烯酮含量预测

为了消除散射对高光谱信息的影响采用多元散射校正(multiplicative scatter correction,MSC)处理原始光谱;根据相关系数法选择有效波段,通过连续投影算法结合信息熵选择8个特征波长;建立有效波段和不同特征波长下的霉变玉米黄曲霉毒素B_1与赤霉烯酮含量的BP神经网络预测模型。结果表明:8个特征波长下光谱信息所建立的预测模型最佳,黄曲霉毒素B1含量预测正确率为98.74%,均方根误差为0.048 5;赤霉烯酮含量预测正确率为100%,均方根误差为0.160 5。因此高光谱融合神经网络检测霉变玉米黄曲霉毒素B1及赤霉烯酮含量具有可行性。