基于近红外光谱的神经网络预测大米直链淀粉含量
借助主成分分析，确立了用于近红外光谱分析的BP神经网络的输入输出模式对;并用BP神经网络方法建立了不同类型、不同粒度的大米样品直链淀粉含量预测模型;考察了模型的预测能力，其预测值与用标准方法取得的化学测定值间具有良好线性关系(相关系数达0.9)。用BP神经网络可降低因样品粒度的不同而对预测结果造成的差异。
吴守一,Wu Shouyi(江苏理工大学生物与环境工程学院 教授 博士生导师,)
方如明,Fang Ruming(江苏理工大学生物与环境工程学院 教授)
刊 名： 农业机械学报 ISTIC EI PKU 英文刊名： Transactions of the Chinese Society of Agricultural Machinery 年，卷(期)： 2001 32(2) 分类号： O433.4 S379.1 关键词： 大米 直链淀粉含量 光谱分析 神经网络 预测