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改进神经网络在芝麻油掺伪检测中的应用 总被引:1,自引:0,他引:1
研究芝麻油掺伪检测问题,提高检测精度。由于成分复杂,掺伪后化学成分变化,直观难以检测。传统物理或化学芝麻油掺伪检测方法操作复杂,设备昂贵,存在不同程度缺陷。结合近红外光谱技术和神经网络优点,提出一种RBF神经网络-近红外光谱的芝麻油掺伪检测方法(NIR-RBF)。首先采用近红外光谱提取芝麻油样本的光谱信息,然后采用主成分分析提取光谱信息主要有效成分,最后将主要有效成分输入到神经网络进行学习,得到芝麻油掺伪检测结果。采用建立的模型对掺入不同类型植物油的芝麻油进行检测,结果表明,相对于其它芝麻油掺伪检测方法,NIR-RBF提高了检测精度和速度,降低了检测误差,是一种快速、有效的芝麻油掺伪检测方法。 相似文献
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《河南工业大学学报(自然科学版)》2016,(5)
根据GenBank中芝麻种属特异性基因序列,利用分子生物学软件oligo7.60在其保守区设计并合成相应的特异性引物,提取芝麻DNA作为标准品模板,采用荧光定量PCR建立了芝麻油的定量检测技术。结果表明:芝麻特异性引物S199对芝麻DNA的定量检测效果最好。在芝麻油中以不同比例掺入其他食用油(大豆油),利用qPCR进行定量分析,最低检出限为1%。 相似文献
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橄榄油兼有食用和保健的作用,它的价值与价格远远高于其它食用油,所以橄榄油中以劣充好的现象十分普遍。本文采用近红外光谱法测定初榨橄榄油中掺杂芝麻油、大豆油和葵花籽油的光谱数据,运用改进的BP算法——Levenberg-Marquardt方法,建立PCA-BP人工神经网络方法对其进行定性判别。同时采用偏最小二乘法(PLS)建立了初榨橄榄油中芝麻油、大豆油、葵花籽油含量的近红外光谱定标模型,用交互验证法进行验证。结果表明,BP人工神经网络有很好的定性鉴别能力,PLS建立的芝麻油、大豆油、葵花籽油定标模型的相关系数分别为R=98.77、99.37、99.44,交叉验证的均方根误差分别为1.3、1.1、1.04。该方法无损、快速、简便,为橄榄油掺杂的检测提供了一种新的方法。 相似文献
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