说明：分别用BP神经网络和RBF神经网络实现近红外光谱的汽油辛烷值预测，两种方法用相对误差以及决定系数进行性能评价，最后绘制图仿真曲线。有较为详细的注释，并有仿真数据。

BP RBF 神经网络 BP神经网络 RBF神经网络 红外光谱 汽油辛烷值

说明：基于近红外光谱分析技术和计算机视觉技术的猪肉品质检测的研究

计算机视觉

说明：主要用于近红外光谱处理中光谱特征选择，是目前近红外光谱数据处理的重要方法之一。

近-红外 红外光谱处理 中红外光谱 红外特征 红外光谱

说明：正交信号校正，用于处理红外及近红外光谱数据，以改进定量校正模型精度。

红外光谱 OSC-matlab osc-正交信号 matlab-近红外 定量校正模型

说明：近红外光谱预处理方法，msc,snv,1-Der,2-Der,smooth,center等等

MSC光谱预处理 NIR 光谱预处理 近红外预处理 nir-infrared

说明：给出了一种极限学习机（elm)算法，并用汽油近红外光谱辛烷值数据集对ELM网络进行训练，最后用ELM对汽油辛烷值进行预测，并对预测结果进行评价。文件内含ELM工具箱，可直接在MATLAB运行。

辛烷值预测 辛烷值 近红外 极限学习机 数据预测

说明：有导师学习的神经网络算法组合，有导师学习神经网络的回归拟合——基于近红外光谱的汽油辛烷值预测。

组合预测 辛烷值 光谱 神经网络 汽油辛烷值

说明：偏最小二乘回归的通用程序，以“基于近红外光谱分析的汽油组分建模”为例

红外建模 近红外光谱 pls光谱分析 近红外-pls pls回归光谱

说明：由matlab神经网络工具箱提供的函数，利用BP神经网络及RBF神经网络分别建立汽油样品近红外光谱及其辛烷值的数学模型，并对模型的性能评价。

bp-评价 神经网络-光谱 光谱神经网络 近红外光谱 RBF

说明：有导师学习神经网络的回归拟合——基于近红外光谱的汽油辛烷值预测