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基于神经网络白酒年份酒荧光光谱回归研究

  
编号:99-585270 | doc 格式 | 5.51M | 30 页
基于神经网络白酒年份酒荧光光谱回归研究


1.18万字 30页 原创作品,通过查重系统


摘 要
本文针对中国某品牌不同年份的白酒原浆的荧光光谱进行特征分析与年份建模研究。研究内容和结论有:
(1)研究三维荧光光谱与白酒年份之间的相关性,发现在激发波长为200~230nm、250~320nm、发射波长为400~500nm光谱区间分布有较多的年份信息,但大部分点的相关系数在0.3-0.5之间。因此,基于单一波长的光谱值来建立白酒年份的预测模型是非常困难的。
(2)研究了激发波长为200nm的发射光谱下,不同发射波长光谱值之间的多重相关性。研究发现:原始光谱的多重相关性较强,导数光谱的多重相关性随导数阶数增加而下降。
(3)应用BP神经网络分别对原始光谱、一阶导数光谱、二阶导数光谱进行建模,得到结论:BP神经网路结合导数光谱能获得较高精度的年份预测模型,其预测精度达到0.9年。

关键词:白酒荧光光谱;导数光谱;人工神经网络
  
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