

Сравнительное исследование калибровочных моделей с использованием данных ИК-спектроскопии в ближнем диапазоне
Аннотация
Для определения влажности и содержания жира и белка в свинине разработана автоматическая процедура, основанная на регрессии опорных векторов (SVR), методе обратного распространения ошибки (BPNN) и объединении анализа главных компонент и BPNN (PCA-BPNN) с использованием 16 комбинаций предварительной обработки (функция-свертка, скользящее среднее, удаление тренда на основе стандартной нормальной переменной и мультипликативной коррекции разброса). Сравнение моделей проведено для оценки влияния предварительной обработки и калибровки на прогнозирующую способность моделей. Методы коррекции и сглаживания позволяют значительно уменьшить ошибку прогнозирования модели. Большинство моделей SVR имеют высокую точность прогнозирования и подходят для прогнозирования влажности и содержания белка. BPNN и PCABPNN больше подходят для устранения нелинейности между содержанием жира и данными ИК-спектроскопии в ближнем диапазоне.
Ключевые слова
Для цитирования:
Pan N., Yu Z., Ling W., Xu J., Liao Y. Сравнительное исследование калибровочных моделей с использованием данных ИК-спектроскопии в ближнем диапазоне. Журнал прикладной спектроскопии. 2024;91(1):172.
For citation:
Pan N., Yu Z., Ling W., Xu J., Liao Y. Comparative Study on Calibration Models Using NIR Spectroscopy Data. Zhurnal Prikladnoii Spektroskopii. 2024;91(1):172.