刘翠玲， 董秀丽， 孙晓荣， 吴静珠， 吴胜男

(北京工商大学计算机与信息工程学院，北京 100048)

基于BP神经网络检测面粉中滑石粉含量的研究

刘翠玲， 董秀丽， 孙晓荣， 吴静珠， 吴胜男

(北京工商大学计算机与信息工程学院，北京 100048)

利用近红外光谱技术对掺杂滑石粉的小麦面粉进行了检测，采用多元散射校正对谱图进行预处理，利用BP神经网络中的SCG反向传播算法训练函数建立了面粉中滑石粉的定量分析模型，并对校正集和预测集进行了定量分析，分析结果为R2=0.997 3，RMSEC=0.436 7，RMSEP=1.708 8．结果表明，BP神经网络结合近红外光谱技术检测面粉中滑石粉含量具有快速、精度高、泛华能力强的优点，可用于面粉中滑石粉含量的快速准确检测．

BP神经网络;近红外光谱;滑石粉;小麦面粉

面粉中掺杂滑石粉是食品安全问题中亟待解决的重要环节，研究者们针对此问题做了大量工作，目前有多种方法用于检测面粉中滑石粉的含量，但是这些方法有的不够精确，有的过程复杂耗时较长．根据实地调查，常用的检测方法仍以传统的物理－化学方法为主，尚无统一的更加快捷检测面粉中滑石粉含量的方法和标准．针对此研究课题，本文使用BP神经网络结合近红外光谱技术，旨在研究面粉中滑石粉快速定量检测的可行性［1］．

1 面粉中掺杂滑石粉检测现状和BP神经网络

1.1 面粉中滑石粉检测现状

小麦面粉及面制品是人们尤其是北方居民的主食，其质量的好坏对人们的身体健康有重要的……