基于BP神经网络的樱桃番茄糖度的近红外光谱无损检测。

以樱桃番茄为研究对象，采用近红外漫反射法，建立了BP网络模型，研究了樱桃番茄中糖的含量。 使用平滑和主成分分析（PCA）从实验光谱数据中提取光谱特征。 将预处理的光谱数据作为网络的输入，将测量的樱桃番茄的含糖量作为输出，建立80-12-1网络模型结构，交叉验证的确定系数为0.8328，并且平均绝对偏差为0.5711。 结果表明，建立的BP神经网络模型可以快速有效地实现樱桃番茄糖含量的无损检测。