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数据科学学院洪绍勇先生在SCIE收录期刊《Infrared Physics & Technology》揭晓学术论文
数据科学学院洪绍勇先生作为通讯作者于2021年1月1日在SCI-E期刊（中科院分区2区）《Infrared Physics & Technology》揭晓学术论文1篇，论文问题为《Quantitative analysis of organic acids in pomelo fruit using FT-NIR spectroscopy coupled with network kernel PLS regression》。。
主要内容：接纳傅里叶变换近红外光谱( FT- NIR )加核偏最小二乘法( Kernel PLS )对柚子果实样品中OA浓度举行定量剖析。。有机酸浓度与近红外数据之间是非线性关系，应当接纳非线性要领。�；诰湎咝砸霵LS的简朴性，我们接纳的非线性要领是通过嵌入核函数来刷新PLS算法。。本文设计了一种以机械学习方式提取光谱特征数据的神经网络结构内核。。连系PLS潜变量的优化选择，对网络隐节点数举行了调谐。。接纳误差反馈迭代机制对网络链接权值举行自顺应训练。。模子标定效果批注，用130个隐节点和20个输出节点识别出最适合的网络结构。。最优核刷新了8个特征潜变量的PLS模子。。模子训练效果均方根误差为0.834g / kg，相关系数为0.936。。与通俗核函数相比，网络核函数在模子训练部分和测试部分体现更好。。模子预测效果批注，本文提出的网络系统结构核的自动训练要领是可行的，可以提高柚果有机酸FT- NIR快速剖析的PLS建模效果。。
（图文/科研处 责任编辑/党晋云）
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