Neural networks for the interpretation of NIR spectra (Part 1 and 2)

• Published in: ZFL. Zeitschrift fuer die Lebensmittelwirtschaft Vol. 45
• Main Authors: Kohlus R, Zuerner I, Bottlinger M, Jansen H. D
• Format: Journal Article
• Language: German
• Published: 1994
• Subjects: almidon; amidon; analisis estadistico; analyse statistique; aplicaciones del ordenador; application des ordinateurs; ble; calidad; coffee beans; computer applications; contenido proteico; espectrometria; espectroscopia infrarroja; evaluacion; evaluation; feve de cafe; humedad; humidite; humidity; infrared spectrophotometry; mathematical models; measurement; medicion; mesure; modele mathematique; modelos matematicos; normalisation; normalizacion; protein content; qualite; quality; semilla de cafe; spectrometrie; spectrometry; spectroscopie infrarouge; standardizing; starch; statistical analysis; teneur en proteines; trigo; wheats
• ISSN: 0722-5733

DEUTSCH: Die Nah-Infrarot(NIR)-Spektroskopie zaehlt zu den analytischen Schnellmethoden, mit deren Hilfe auf Basis physikalischer Messgroessen Inhaltsstoffe in Lebensmitteln bzw. Futtermitteln oder Pharmaka sowohl quantitativ als auch qualitativ bestimmt werden koennen. Die Vorteile dieser Methode sind: Die Ergebnisse sind in Minuten verfuegbar, die Proben einfach zu handhaben, Chemikalien sind nicht noetig. Diese Eigenschaften machen die Methode zunehmend zum Einsatz bei der kontinuierlichen Produktueberwachung und Prozesskontrolle interessant. Im ersten Teil wird eine allgemeine Einfuehrung in die Methode gegeben und die Versuchsdurchfuehrung beschrieben. Im zweiten Teil wird die Kalibrierguete von Kalibrierungen, die mit Hilfe neuronaler Netze erstellt wurden, mit der konventieller Kalibrierverfahren verglichen. Als Beispiele werden Kalibrierungen von Feuchte, Protein und Staerke in Weizen und Feuchte in Rohkaffee vorgestellt.