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%.

所属栏目

试验与研究江苏省高校自然科学基础研究面上资助项目(No.7KJB150028)

收稿日期

2009/5/22

作者单位

吴国萍:江苏警官学院 技术系, 南京 210012
彭冬梅:南京财经大学 食品科学与工程学院, 南京 210009

备注

吴国萍(1972-),女,江苏东台人,副教授,博士,主要研究方向刑事化验.

引用该论文:

WU Guo-ping,PENG Dong-mei.Influence of Characteristic of Samples in Calibration Sets on NIR Spectrometric Analysis of Rodenticides for Their Tetramine Contents[J].Physical Testing and Chemical Analysis part B:Chemical Analysis,2010,46(8):865～868
吴国萍,彭冬梅.校正集样品特性对鼠药中毒鼠强近红外光谱分析的影响[J].理化检验－化学分册,2010,46(8):865～868

参考文献

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