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    • 應用光譜技術和支持向量機分析方法快速檢測啤酒糖度和pH值

    上一篇 / 下一篇  2008-12-16 17:08:35/ 個人分類：光譜分析

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    摘要:為實現啤酒糖度和pH值的快速檢測,采用可見/近紅外光譜儀器得到360個啤酒樣本的可見/近紅外光譜數據. 使用主成分分析( PCA)對數據進行降維處理以消除眾多信息共存中相互重疊的部分,得到6個主成分值. 將樣本數據隨機分為定標集和預測集,利用最小二乘支持向量機(LS2SVM)算法在定標集數據基礎上建立啤酒糖度和pH值預測模型,并利用此模型對預測集樣本進行預測. 根據預測相關系數( r)和預測標準偏差(RMSEP)判斷預測模型好壞,結果表明該模型對啤酒糖度預測的相關系數r為0. 9829, RMSEP為0. 1506;對啤酒pH值的預測相關系數r為0. 9563, RMSEP為0. 0494,預測精度明顯高于神經網絡和PLS預測,所以利用該模型能夠準確的預測啤酒的糖度及pH值.



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    TAG: ph可見啤酒支持向量機最小二乘近紅外光譜糖度

     

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