BP人工神经网络的烟熏香肠多元品质预测科研项目，很有帮助，送给大家

利用拉曼光谱检测技术，对甲醇柴油的甲醇含量和黏度进行定量检测研究。93个甲醇柴油样品作为被检测的对象，划分校正集（72个）和预测集（21个）。分析比较了光谱的不同预处理方法的全交互验证偏最小二乘（PLS）模型效果；然后以最优预处理方法得到的光谱数据为输入，结合连续投影算法(SPA)建立不同的回归校正模型，并进行比较分析。结果表明，甲醇含量的多元散射校正偏最小二乘(MSC-PLS)模型预测效果最优，其校正集相关系数RC为0.9761，交互验证相关系数RCV为0.9551，校正集均方误差（RMSEC

运用激光诱导击穿光谱(LIBS)技术对赣南脐橙橙汁进行了快速绿色鉴别。实验分别测定了健康和黄龙病脐橙果汁的糖度及Ca、K、Zn元素含量,并分析了糖度及元素含量差异。采集了脐橙果汁的LIBS光谱数据,运用九点平滑(9SM)法并结合多元散射校正(MSC)对数据进行了预处理,最后运用主成分分析(PCA)法并结合多层感知器(MLP)神经网络和径向基函数(RBF)神经网络模型对健康和黄龙病脐橙进行了快速判别。结果表明,PCA-MLP模型对健康和黄龙病脐橙的判别效果优于PCA-RBF模型,其训练集对健康脐橙