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《香料香精化妆品》2015,(1)
通过对不同牌号烟用香精的相对密度、折光指数、酸值及挥发性成分总量进行分析测量,运用方差分析、聚类分析、偏差指标分析等工具对实测数据开展综合评价,借用控制图对产品质量进行精确监视。结果表明,方差分析可判断不同年份间指标差异的显著性,并建立显著性差异综合表;偏差指标分析可表征质量特性偏离中心值的程度;聚类分析较为明晰直观地显示不同烟用香精之间的相似性;统计控制图则能科学客观地反映产品质量的异常波动。分析人员若将各方法有效结合并加以灵活应用,可达到相互印证和优势互补的效果,从而为企业加强香精香料的质量控制提供有力保障,为各生产厂家实施质量改进提供参考依据。 相似文献
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目的:建立一种中红外光谱结合偏最小二乘法(PLS)对柴油中大豆油含量的定量分析方法。方法:首先,配制39组不同含量的柴油掺假大豆油样品并采集中红外光谱,探究不同的预处理方法对PLS校正模型的影响;其次,采用区间偏最小二乘法(IPLS)、协同区间偏最小二乘法(SIPLS)、后向区间偏最小二乘法(BIPLS)分别对SNV预处理后的光谱进行特征变量提取,并采用留一法交叉验证进行优化;最后,基于最优预处理方法(SNV)、特征变量提取方法(SIPLS)构建最优PLS校正模型,与原始光谱校正模型进行对比。结果:采用SNV-SIPLS-PLS的校正模型预测能力远超原始模型,其决定系数(RP2)从0.6908上升为0.9444,均方根误差(RMSEP)从0.3400降至0.1400。结论:中红外光谱技术结合协同区间偏最小二乘法是一种快速准确检测柴油掺假的分析方法。 相似文献
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西红花不仅是在世界范围内广泛使用的传统香料,也是一味著名的中草药,其品质与产地密切相关。迫切需要寻找一种能快速对西红花进行产地判别的方法。基于不同产地西红花样品近、中红外光谱数据特征,采用Savitzky-Golay平滑(SG平滑)、多元散射校正、标准正态变量变换、一阶导数和二阶导数等预处理算法对光谱数据进行降噪处理,可以减小试验样本、测定环境以及仪器噪音对光谱数据的影响。结合偏最小二乘判别分析(Partial least square-discriminant analysis, PLS-DA)、决策树(Decision tree, DT)和支持向量机(Support vector machine, SVM)方法分别建立近红外光谱、中红外光谱、近中红外融合光谱分类模型,并采用移动窗口偏最小二乘法(Moving window partial least square method, MWPLS)提取光谱特征区间可以提升建模速度和分类精度。基于预测结果的准确率、混淆矩阵(Confusion matrix)和ROC曲线下面积(Area under curve, AUC)以选择最优分类模型。... 相似文献
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人们的食品有许多是乳液形式的,一种最显而易见的例子便是牛奶,它是一种黄油脂分散在蛋白质溶液中的天然乳液。人们的许多加工食品同样是乳液形式的,例如蛋自黄酱、色拉调味汁、冰淇淋、掼奶油、咖啡增白剂、制糕饼用糊状物、牛肉香肠及其它。乳化食品香精是一种特殊形式的乳液,先制成浓缩形式的,然后用蔗糖溶液稀释制成软饮料。该软饮料可以充入碳酸气,也可以不充。在软饮料中,乳化香精提供了香 相似文献
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