应用光谱技术和支持向量机分析方法快速检测啤酒糖度和pH值

上一篇 / 下一篇  2008-12-16 17:08:35/ 个人分类：光谱分析

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摘要:为实现啤酒糖度和pH值的快速检测,采用可见/近红外光谱仪器得到360个啤酒样本的可见/近红外光谱数据. 使用主成分分析( PCA)对数据进行降维处理以消除众多信息共存中相互重叠的部分,得到6个主成分值. 将样本数据随机分为定标集和预测集,利用最小二乘支持向量机(LS2SVM)算法在定标集数据基础上建立啤酒糖度和pH值预测模型,并利用此模型对预测集样本进行预测. 根据预测相关系数( r)和预测标准偏差(RMSEP)判断预测模型好坏,结果表明该模型对啤酒糖度预测的相关系数r为0. 9829, RMSEP为0. 1506;对啤酒pH值的预测相关系数r为0. 9563, RMSEP为0. 0494,预测精度明显高于神经网络和PLS预测,所以利用该模型能够准确的预测啤酒的糖度及pH值.



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TAG: ph可见啤酒支持向量机最小二乘近红外光谱糖度

 

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