高光谱融合BP神经网络预测薯片中羧甲基赖氨酸含量

为快速检测薯片中羧甲基赖氨酸（CML）含量，首先采集自制油炸薯片的高光谱图像，选择两种常用的光谱预处理方式对每个波段高光谱图像的平均光谱反射值进行处理，然后提取薯片第250～900个波段的平均光谱反射值。将提取后的光谱值作为BP神经网络的输入，实测CML含量作为输出，构建预测模型。结果表明，高光谱融合BP神经网络可以预测CML含量，预测正确率为100%，相关系数为0.9987。经过验证，高光谱融合BP神经网络快速预测薯片中CML含量具有较高的稳健性和可信度，能够为CML含量的在线监测提供依据。