基于径向基函数神经网络（RBFN）建立了茶多酚总儿茶素含量的近红外光谱分析模型 。 茶多酚光谱采用小波压缩、标准化处理后，进行主成分分解，以主成分光谱作为RBFN的隐层输入函数，并通过改变主成分数对模型进行优化 。 当主成分数为7时得到了RBFN优化模型，该模型对定标样品集、全样品集和预测样品集的预测值与实际值回归系数R分别为0．999，0．999和0．992，预测均方误RMSEP分别为1．08％，2．06％和3．68％ 。 【基于径向基函数网络的茶多酚总儿茶素近红外光谱检测模型的研究】完成机构：[1]中国计量学院,浙江杭州310018 [2]中国科学院长春光学精密机械与物理研究所应用光学国家重点实验室,吉林长春130033
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