参与定量分析的样品的性质或浓度范围应能涵盖所待测样品的成分范围。收集样品的含量范围越宽，则所建立模型的适应性越广，但是分析结果的精度会有所下降; 反之，如果收集的建模样品范围较窄，则建立的校正模型精度会相对提高，而其适用范围将有所缩小。
建立模型前，在95%的置信度下采用肖维勒 (Chauvenet) 检验来识别异常光谱。所有样品光谱计算其马氏距离 (Mahalanobis distance，MD)，并从小到大排列。根据TQ V8.0分析软件(Thermo Nicolet Co.，USA)计算，当置信度在95%时的MD阈值作为异常判定标准。另外样品杠杆值与学生残差也同样用于样品异常判别，样品的杠杆值大小表明了样品对模型的影响程度， ...... （共1475字） [阅读本文]>>
蜂蜜近红外光谱检测将光谱与组分化学值输入TQ V8.0 (Thermo Nicolet Co.，USA)软件构建数据集，各组分样本数如表4-3所示。当因子数(LVs)选择过小时，拟合不足，信息使用较少;但因子数选择过多
蜂蜜近红外光谱检测葡萄糖和果糖占蜂蜜总量的近70%，在近红外区间信息丰富，特征比较明显，采用全谱建模往往带入一定的非信息变量，同时模型维度大，也较复杂[2～6]。本节采用基于间隔偏最小二乘法 (Interval par
蜂蜜近红外光谱检测人工神经网络(ANN) 的最大优点是具有抗干扰、抗噪声和强大的非线性转换能力，是比较理想的非线性定标分析方法。人工神经网络方法非线性逼近能力强，广泛用于近红外定性或定量分析。ANN也存在局限性，如训练
蜂蜜是我国最主要的蜂产品之一，是由蜜蜂采集植物的花蜜、分泌物或蜜露，与自身分泌物相结合后，在巢脾中经过充分酿造而成的天然甜物质。蜂蜜的形成是一个相当复杂的过程。一般情况下，蜜蜂采集花蜜时就分泌转化酶和淀
(一)蜂蜜的物理特性1.状态新鲜的蜂蜜一般是呈透明或半透明的液体。部分蜂蜜经过低温储存后，呈半固体或全固体结晶状态，例如油菜蜜、荆条蜜、椴树蜜等。2.色泽蜂蜜的色泽主要取决于蜜源植物来源，其次与贮藏条件
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