把每组校正集中的16个样本作为训练样本，使用MATLAB 7.7神经网络工具箱中Powell-Beale共轭梯度反向传播算法训练函数(traincgb)分别为150 uL和100 uL两组毒死蜱样本的ROI波谱信息建立3层BP神经网络模型，以神经网络输出和实际化学值的平均绝对误差(Mean Squared Error, MSE)为其性能函数，经多次调试，根据最优结果将隐含层选为16个神经元，将训练目标误差设为0.01，训练1000次，训练好网络后对每组的5个预测样本进行预测，模型的运行结果如下：150 uL组：R = 0.9924, RMSEC=0.2683, RMSEP=1.7425; 100 uL组：R=0.9530, RMSEC=0.6529,RMSEP=3.4417。模型的拟合结果如图4-14和图4-15所示，预测结果见表4-12和表4-13。

图4-13预处理后4组样本的谱图

图4-14毒死蜱150uL组样本拟合结果

图4-15毒死蜱100uL组样本拟合结果

表4-12毒死蟀150uL BP神经网络模型预测结果

表4-13毒死蜱100uLBP神经网络模型预测结果

文章来源：《多光谱食品品质检测技术与信息处理研究》

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