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 應用近紅外漫反射光譜技術結合誤差反向傳遞人工神經(jīng)網(wǎng)絡（BP-ANN）算法,，建立豆粕品質（包括水分,、粗蛋白、殘油）的定量分析模型,。將豆粕漫反射吸收光譜數(shù)據(jù)進行SNV,、DT、SG求導,、SG平滑和均值中心化處理,，然后采用偏zui小二乘方法（PLS）降維獲取主成分，并優(yōu)化選擇合適的隱含層節(jié)點數(shù),、隱含層和輸出層轉化函數(shù),，建立校正模型，并用驗證樣品對校正模型進行驗證,。結果顯示,，BP-ANN法建立的水分、粗蛋白和殘油的預測相關系數(shù)(R)分別為0.981,、0.988,、0.982，預測標準偏差(SEP)分別為0.120,、0.216,、0.036，均優(yōu)于PLS建模方法結果,，且滿足傳統(tǒng)分析方法的重復性要求,，表明BP-ANN方法可用于生產過程豆粕品質的快速監(jiān)控。