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基于相关系数法与遗传算法的啤酒酒精度近红外光谱分析

admin2022-12-13 09:09 143人已围观下载完整内容

简介以啤酒的酒精度的快速检测为研究对象，针对采用偏最小二乘(Partial Least Squares，PLS)法建立近红外光谱预测模型时波长筛选问题，提出将相关系

以啤酒的酒精度的快速检测为研究对象，针对采用偏最小二乘(Partial Least Squares，PLS)法建立近红外光谱预测模型时波长筛选问题，提出将相关系数法与遗传算法(Genetic Algorithms，GA)相结合提取光谱有效信息，提高预测模型的精度的方法。结果表明：该方法应用于啤酒酒精度近红外光谱检测中，吸收光谱和一阶导数光谱的预测建模的波长个数分别减少了83%、82%，预测平均相对误差分别降低了0.42%、0.64%，不仅简化、优化了模型，而且增强了预测建模型的预测能力，是一种采用PLS法建立预测模型前行之有效的降低和优选波长的方法。

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