出两种榛子的预测集的相关系数与预测均方根误差榛子蛋白质含量检测时近红外光谱结合极限学习机的应用食品工业论文与平榛作为研究对象，将去壳后的毛榛与平榛分别制成组与组试验样本，获取波长范围为的原始光，同时，通过凯氏定氮法测得其中蛋白质含量真实值，并通过分析重现性差，难以满足目前无损检测的需求。近红外光谱检测技术作为种新兴的无损检测方法已成功地应用于水果肉类等食品检测，具有快速便捷无污染不破坏样本等特子作为大坚果之，具有很高的营养价值，目前我国榛子品种主要为平榛和毛榛两大类，平榛与毛榛广泛分布于我国北方各省，榛子果壳呈深褐色，表面光滑，形状为圆球形光谱预处理及特征选择为了简化光谱数据，通过阶导数阶导数多元散射校正和标准正态变量变换预处理方法对榛子光谱进行预处理，比较不同预处理方法的效果，选择适合神经网络，极限学习机的学习速度明显更快。极限学习机网络结构如图所示。蛋白质含量真实值测定通过凯氏定氮法测得榛子仁中的含氮量进而得到其蛋白质的含含量，使用该方法进行榛子蛋白质真实值测定，得出真实值用于与后续建模预测值进行比较分析，。极限学习机建模极限学习机在结构上与神经网络完全样属于前向型及特征选择为了简化光谱数据，通过阶导数阶导数多元散射校正和标准正态变量变换预处理方法对榛子光谱进行预处理，比较不同预处理方法的效果，选择适合榛子光谱的分析重现性差，难以满足目前无损检测的需求。近红外光谱检测技术作为种新兴的无损检测方法已成功地应用于水果肉类等食品检测，具有快速便捷无污染不破坏样本等特榛子蛋白质含量检测时近红外光谱结合极限学习机的应用食品工业论文量，使用该方法进行榛子蛋白质真实值测定，得出真实值用于与后续建模预测值进行比较分析，。榛子蛋白质含量检测时近红外光谱结合极限学习机的应用食品工业论文不需要调整，它与神经网络相比减少了半的学习过程，极限学习机的第层与第层间的连接权值同样不需要迭代训练，而是通过解方程组的方式次性解出，因此相对于子作为大坚果之，具有很高的营养价值，目前我国榛子品种主要为平榛和毛榛两大类，平榛与毛榛广泛分布于我国北方各省，榛子果壳呈深褐色，表面光滑，形状为圆球形经网络，而在算法上提出了新的思想。它的经典结构为单隐含层，包含个输入层和个输出层。极限学习机的第层与第层的连接权值和隐含层的阈值是随机确定的且旦设定就处理方式。榛子蛋白质含量检测时近红外光谱结合极限学习机的应用食品工业论文。蛋白质含量真实值测定通过凯氏定氮法测得榛子仁中的含氮量进而得到其蛋白质的。因此本文以近红外光谱检测技术为基础，结合极限学习机建立预测模型，对榛子的蛋白质含量进行分析。为榛子内部品质无损检测提供新的方法和途径。光谱预处理平榛直径平均为，出仁率约。榛仁颗粒充实，富含蛋白质脂肪酸微量元素等营养物质。但对其蛋白质的检测仍以传统化学检测方法为主，而且化学检测成本高破坏样本并且榛子蛋白质含量检测时近红外光谱结合极限学习机的应用食品工业论文模型，最终可以得出两种榛子的预测集的相关系数与预测均方根误差分别为和，和，模型精确度较高。关键词极限学习机榛子品种蛋白质含量近红外光谱检测食品工业榛的原始光，同时，通过凯氏定氮法测得其中蛋白质含量真实值，并通过对比研究阶导数阶导数多元散射校正以及标准变量变换等预处理方法对模型精度的影响别为和，和，模型精确度较高。由于榛子蛋白质与脂肪的化学检测要求每组样本至少，所以挑选出约个平榛与个毛榛进行去壳取仁，用电子秤进行称重，每榛子仁分为比研究阶导数阶导数多元散射校正以及标准变量变换等预处理方法对模型精度的影响，确定适合榛子光谱的预处理方法。并通过反向间隔偏最小乘法分别选出。因此本文以近红外光谱检测技术为基础，结合极限学习机建立预测模型，对榛子的蛋白质含量进行分析。为榛子内部品质无损检测提供新的方法和途径。摘要以毛榛平榛直径平均为，出仁率约。榛仁颗粒充实，富含蛋白质脂肪酸微量元素等营养物质。但对其蛋白质的检测仍以传统化学检测方法为主，而且化学检测成本高破坏样本并且合榛子光谱的预处理方式。榛子蛋白质含量检测时近红外光谱结合极限学习机的应用食品工业论文。关键词极限学习机榛子品种蛋白质含量近红外光谱检测食品工业榛