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玉米中伏马毒素B污染高光谱快速检测模型研究

文献类型： 中文期刊

作者： 康孝存 1 ; 沈广辉 1 ; 徐剑宏 1 ; 马桂珍 1 ; 史建荣 1 ;

作者机构： 1.江苏海洋大学;江苏省农业科学院农产品质量安全与营养研究所;江苏省食品质量安全重点实验室-省部共建国家重点实验室培育基地;农业部农产品质量安全控制技术与标准重点实验室

关键词： 高光谱;伏马毒素B;BP神经网络;快速检测

期刊名称： 中国粮油学报

ISSN： 1003-0174

年卷期： 2023 年 38 卷 008 期

页码： 41-48

收录情况： 北大核心 ; CSCD

摘要： 为提高基于高光谱的玉米伏马毒素B(Fumonisin B,FB)污染检测模型的精度和稳健性,本研究提出了一种通过特征变量筛选结合麻雀搜索算法(SSA)优化BP神经网络的建模策略,并与基于全谱段和特征变量构建的PLS-DA、PLS和BP神经网络模型结果进行对比.在所有玉米FBs污染等级判别分析模型中,SPA-SSA-BP神经网络与基于全谱段构建的PLS-DA的模型总识别正确率相同且最高,均为95.56%;在玉米FBs污染水平定量分析中,CARS-SSA-BP神经网络模型精度最高,RMSEP和RPD分别为12.41 mg/kg和3.62,SPA-SSA-BP神经网络次之,RMSEP和RPD分别为12.85 mg/kg和3.46.结果表明,CARS和SPA两种算法都能有效提取高光谱特征信息,且SSA算法具有通过对BP神经网络的初始权值和阈值进行优化,提升模型的稳健性,改善BP神经网络预测精度的能力.

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