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 應用近紅外漫反射光譜技術結合誤差反向傳遞人工神經網絡（BP-ANN）算法，建立豆粕品質（包括水分、粗蛋白、殘油）的定量分析模型。將豆粕漫反射吸收光譜數據進行SNV、DT、SG求導、SG平滑和均值中心化處理，然后采用偏zui小二乘方法（PLS）降維獲取主成分，并優化選擇合適的隱含層節點數、隱含層和輸出層轉化函數，建立校正模型，并用驗證樣品對校正模型進行驗證。結果顯示，BP-ANN法建立的水分、粗蛋白和殘油的預測相關系數(R)分別為0.981、0.988、0.982，預測標準偏差(SEP)分別為0.120、0.216、0.036，均優于PLS建模方法結果，且滿足傳統分析方法的重復性要求，表明BP-ANN方法可用于生產過程豆粕品質的快速監控。