@article{Pan N. 2024-02-14,
author = { Pan N. ,  Yu Z. ,  Ling W. ,  Xu J. ,  Liao Y. },
title = {Сравнительное исследование калибровочных моделей с использованием данных ИК-спектроскопии в ближнем диапазоне},
year = {2024},
publisher = {NP «NEICON»},
abstract = {Для определения влажности и содержания жира и белка в свинине разработана автоматическая процедура, основанная на регрессии опорных векторов (SVR), методе обратного распространения ошибки (BPNN) и объединении анализа главных компонент и BPNN (PCA-BPNN) с использованием 16 комбинаций предварительной обработки (функция-свертка, скользящее среднее, удаление тренда на основе стандартной нормальной переменной и мультипликативной коррекции разброса). Сравнение моделей проведено для оценки влияния предварительной обработки и калибровки на прогнозирующую способность моделей. Методы коррекции и сглаживания позволяют значительно уменьшить ошибку прогнозирования модели. Большинство моделей SVR имеют высокую точность прогнозирования и подходят для прогнозирования влажности и содержания белка. BPNN и PCABPNN больше подходят для устранения нелинейности между содержанием жира и данными ИК-спектроскопии в ближнем диапазоне.},
URL = {https://www.academjournals.by/publication/15077},
eprint = {https://www.academjournals.by/files/15037},
journal = {Журнал прикладной спектроскопии},
}