%0 article
%A Pan N. , 
%A Yu Z. , 
%A Ling W. , 
%A Xu J. , 
%A Liao Y. , 
%T Сравнительное исследование калибровочных моделей с использованием данных ИК-спектроскопии в ближнем диапазоне
%D 2024
%J Журнал прикладной спектроскопии
%X 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.
%U https://www.academjournals.by/publication/15077