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校正集样品特性对鼠药中毒鼠强近红外光谱分析的影响
作者: 吴国萍 [1] ; 彭冬梅 [2]
关键词: 近红外光谱 毒鼠强 毒鼠药 小波变换 BP神经网络算法
摘要：根据市售鼠药样品成分各异且相对复杂,建立6种不同成分体系和9个不同样本容量的校正集,运用小波变换压缩鼠药的近红外透射光谱数据,结合BP反向神经网络算法对压缩的数据进行建模,考察校正集样品特性对模型预测能力的影响。试验结果表明：采用BP神经网络算法建立定量模型时,只要校正集样品中包含了与预测样品性质相似的样本,就能准确地对复杂样品进行近红外定量分析。当校正集容量分别为72和84时,模型预测结果趋于平稳。当校正集数量为96时,模型的最大相关系数为0.959 8,预测最小标准差和平均相对误差分别为1.893%和1.92%。