摘要

为了实现牛奶含水率的快速检测,采用网络分析仪和同轴探头测量了室温((25±0.5)℃)下20~4 500 MHz间105个牛奶样品的相对介电常数和介质损耗因子。发现基于单一频率下的介电参数很难预测牛奶的含水率。为此,将介电谱与化学计量学方法相结合预测牛奶的含水率。基于X-Y共生距离法进行了样本集划分,得到校正集样本75个和预测集样本30个。采用连续投影算法从全介电谱中提取出了15个用于预测牛奶含水率的特征变量;建立了基于全介电谱和连续投影算法提取的特征变量预测牛奶含水率(87.28%~91.30%)的广义神经网络、支持向量机和极限学习机模型。结果发现,基于连续投影算法提取的特征变量所建立的极限...