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1.
采用质构仪分析氯化钙对牛肉品质的影响   总被引:5,自引:0,他引:5  
CaCl2对牛肉的嫩化作用多通过感官评定,评定结果存在较多主客观影响因素.采用质构仪测定代替感官评价,测定经CaCl2处理后牛肉的食用物理特性--嫩度、硬度、弹性、胶性和咀嚼性等,可增加评定的合理性.用质构仪穿刺法和质地多面分析(TPA)试验法,对不同部位的牛肉注射不同浓度、不同量CaCl2后的品质进行分析.结果表明,使肉的综合品质较好的较优参数组合为A3、B2、C3,即牛条形腰肉注射5%的浓度为300 mmol/L的氯化钙溶液.其中牛肉的不同部位影响最大,氯化钙溶液的注射量次之,氯化钙溶液的浓度影响较小.  相似文献
2.
基于电子鼻的水稻品种鉴别研究   总被引:4,自引:2,他引:2  
为了实现水稻品种的快速鉴别,避免水稻品种混杂,利用电子鼻对来自同一产地不同水稻品种进行测试,获取有效信息。对获取的信息提取平均微分值和面积斜率比两种特征。采用主成分分析、Fisher判别分析及BP神经网络3种模式识别方法进行水稻品种的判别,并对3种识别方法的结果进行比较分析。结果表明:不同种类的水稻品种可以被区分开来,但BP神经网络分类效果最好,Fisher判别分析效果次之,PCA分类效果最差。因此,结合合适的特征提取方法及模式识别方法,有可能实现一种基于电子鼻技术的对不同水稻品种鉴别的简单、有效的方法。  相似文献
3.
香菇品质等级的气味检测   总被引:2,自引:0,他引:2  
采用由6个金属氧化物气敏传感器组成的阵列对两个等级的香菇进行检测.并通过主成分分析(PCA)和聚类分析对数据进行识别和分析.PCA和聚类分析方法识别结果表明,可以根据香菇等级进行分类.试验结果表明,可以利用香菇气味进行等级的区分.  相似文献
4.
为考察不同包装对乳制品质量产生的影响。选用13只气敏传感器构成传感器阵列,对百利包、利乐枕和利乐包3种包装方式的纯牛奶进行测试;运用平均微分值法提取特征信息,并借助于Fisher判别分析(FDA)和BP神经网络对3种包装方式的纯牛奶进行识别。结果表明:3种包装方式的纯牛奶都能够被明显鉴别区分,并且利用电子鼻能够根据纯牛奶存放质量的变化来区分不同的包装方式。  相似文献
5.
蔬菜中的农药残留是一个备受社会关注的问题。利用5只气敏传感器、1个温度传感器和1个湿度传感器构成测试系统,对蔬菜中2种多个浓度级别的农药残留成分进行测试。运用小波包的三尺度分解技术来分析测试结果,以小波包节点能量最大值的倒数构造特征向量,并运用主成分分析(PCA)和RBF神经网络对多浓度级别下的农药残留按类识别。结果表明:使用此方法提取的特征向量可使测试系统很好地把两种多浓度级别下的农药残留实现按类识别,且不受浓度级别的影响。  相似文献
6.
为探究玉米赤霉烯酮和黄曲霉毒素B1的无损快速定量测定方法,用电子鼻对7级不同霉变程度玉米样品进行检测,并用理化分析方法分别测定霉变玉米中的玉米赤霉烯酮与黄曲霉毒素B1含量;在提取电子鼻响应信号的积分值作为特征参量的前提下,采用BP神经网络建立不同霉变程度下玉米样品中的玉米赤霉烯酮与黄曲霉毒素B1含量的预测模型。同时,为了获得较为可靠的BP神经网络预测模型,在神经网络结构不变的条件下,对比分析了不同训练集、测试集构建的预测模型。结果发现在各预测模型的70组测试样本中,相对误差控制在5%以内的样本数量都在60个以上,最大相对误差控制在15%以内,从而证明了BP神经网络预测模型的有效性、可靠性。该研究为实施玉米霉变毒素的快速无损检测提供了一种途径。  相似文献
7.
应用高光谱技术研究和构建霉变玉米黄曲霉毒素B_1(aflatoxin B_1,AFB_1)和玉米赤霉烯酮(zearalenone,ZEN)含量的检测方法,通过建立霉变玉米中这2种毒素含量的预测模型,实现对玉米霉变程度的快速、无损、准确判别。首先,通过对比5种预处理方法,确定标准正态变量校正法对原始光谱数据进行预处理;然后,采用光谱-理化值共生距离算法结合偏最小二乘回归(partial least squares regression,PLSR)法分析不同校正集样本预测AFB_1和ZEN含量的差异,并分别优选出130个和140个校正集样本;在采用均匀光谱间隔法对原始光谱变量进行初降维的基础上,对比连续投影算法(successive projections algorithm,SPA)和竞争性自适应重加权算法2种变量提取法。结果表明:经SPA分别筛选出17个特征波段且基于较少校正集样本和特征波长光谱信息建立的PLSR模型能够获得较优的预测结果,对应AFB_1和ZEN含量预测集的相关系数和均方根误差(root mean square error of prediction,RMSEP)(R_(pre)~2,RMSEP)由最初的(0.994 4,0.984 6)和(0.991 6,2.320 9)分别变为(0.997 3,0.681 5)和(0.997 7,1.144 1),在降低模型复杂度的情况下提高了预测精度,表明该模型对这2种毒素含量能够实现较强的预测能力。因此,利用高光谱技术对玉米AFB_1和ZEN含量实施无损检测具有可行性。  相似文献
8.
利用高光谱成像技术,研究一种快速、准确、无损的鉴别金银花与山银花的方法。通过对比3种预处理方法对偏最小二乘算法(Partial Least Squares,PLS)建模效果的影响,得到SNV为建模最优预处理方法。使用回归系数法(Regression Coefficient,RC)和连续投影算法(Successive Projection Algorithm,SPA)选择经预处理后光谱的特征波长,并分别建立极限学习机(Extreme learning machine,ELM)和最小二乘支持向量机(Last Squares Support Vector Machine,LSSVM)的判别分析模型。结果表明,光谱经SNV预处理后,应用SPA提取特征波长并建立LS-SVM判别分析模型为金银花和山银花最优判别模型,其建模集与预测集识别率均达到了100.00%。因此,利用高光谱成像技术能够无损、有效地鉴别金银花与山银花,并且在全光谱和特征波长下均能实现金银花与山银花的快速判别分析。  相似文献
9.
利用高光谱成像技术,研究一种快速、准确、无损检测金银花霉变程度的方法。通过比较Savitzky-Golay(SG)卷积平滑、多元散射校正(MSC)和SG-MSC 3种预处理方法对偏最小二乘算法(PLS)建模效果的影响,得到SG-MSC为建模最优预处理方法。使用连续投影算法(SPA)和竞争性自适应重加权算法(CARS)选择经预处理后光谱的特征波长,并分别建立偏最小二乘判别(PLS-DA)和最小二乘支持向量机(LS-SVM)的判别分析模型。结果表明,光谱经SG-MSC预处理后,应用CARS提取特征波长并建立LS-SVM判别分析模型为金银花不同霉变程度最优判别模型,其训练集与验证集的正确率均达到100%。利用高光谱成像技术能够快速无损、有效地鉴别金银花霉变程度,并且在特征波长下能实现金银花霉变程度的快速判别分析。  相似文献
10.
殷勇  薄娟娟  于慧春 《中国粮油学报》2012,27(7):120-122,128
食用油中重金属含量是一项重要的安全检测指标。以铜、铅、锌为检测对象,首先用差分脉冲溶出伏安法对三种金属混合溶液进行检测;然后对检测信号进行平滑及平滑求导处理,以降低信号噪声;最后用主成分回归构建食用油中基于两种信号降噪方法的铜、铅、锌不经分离的同时检测模型。预测集浓度预报结果可知,基于信号平滑求导的主成分回归测试模型检测结果较好。通过实际样品检测,并与原子吸收光谱法检测结果对比,该模型的预报结果令人满意。因此,认为该方法是一种适宜食用油生产企业、质检部门进行铜、铅、锌常规检测的有效方法,应用前景较好。  相似文献
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