首页 | 本学科首页   官方微博 | 高级检索  
文章检索
  按 检索   检索词:      
出版年份:   被引次数:   他引次数: 提示:输入*表示无穷大
  收费全文   11篇
  免费   0篇
综合类   11篇
  2019年   1篇
  2012年   2篇
  2011年   4篇
  2010年   3篇
  2009年   1篇
排序方式: 共有11条查询结果,搜索用时 15 毫秒
1.
由不同光谱仪器采集的光谱数据建立的模型在共享使用时,会出现模型失效问题,使得模型的利用率低,不利于光谱行业的发展需要。尝试采用迁移学习方法探究在食用油酸值和过氧化值2个指标上的模型转移。实验样本为大豆油、花生油、芝麻油和玉米油共50个食用油样本;实验仪器为VERTEX70傅里叶红外光谱仪和AntarisⅡ傅里叶近红外光谱仪(包含光纤探头和透射探头)。以不同的仪器组合设计了3组实验,采用偏最小二乘法建立近红外光谱定量分析模型,进行了模型转移研究。以第一组实验为例,经过迁移学习后建立的酸值和过氧化值模型的相关系数,由0.068419和-0.371980上升至0.730980和0.819040;校正均方根误差系数由0.358180和0.090110下降至0.192480和0.032720。实验表明,迁移学习可以有效地缓解模型失效问题,提高了模型的泛化能力。该研究可为光谱分析模型的广泛应用提供新的思路。  相似文献   
2.
近红外光谱仪的类型和工作参数的设定对测量过程和分析结果均有一定影响.重点讨论了在傅立叶变换型光谱仪上设定不同的光谱分辨率对食用油近红外定量模型性能的影响.实验采用Vertex 70光谱仪,在3种光谱分辨率(4,8,16 cm-1)条件下,采用透射式液体光纤探头采集60份食用油样品近红外谱图.针对3组近红外光谱样品集,分别采用蒙特卡罗采样法剔除异常样品,根据Kennard-Stone法划分校正集和校验集后,建立优化食用油棕榈酸近红外定量分析模型并作预测.结果表明基于16 cm-1建立的食用油近红外模型指标优于4 cm-1和8 cm-1所建的模型,该结果可以为均匀液体作近红外检测时光谱分辨率的设定提供参考.  相似文献   
3.
近红外漫反射聚类法无损快速测定淀粉品质   总被引:3,自引:1,他引:2  
提出一种基于近红外光谱技术和聚类分析法对不同种类的淀粉进行无损快速鉴别的方法,研究了近红外光谱结合聚类分析法快速鉴别淀粉种类的可行性.采集样品在12 500~4 000cm-1范围内的近红外漫反射光谱,利用光谱模式识别法中的聚类分析法对图谱进行定性分类鉴别.光谱经一阶导数预处理后,采用聚类分析法可准确无误地将样品分为2类,分类准确率达到100%.同时采用预测集的样品验证所建模型的准确性,经实验得出预测准确率也是100%.实验结果表明,近红外漫反射光谱结合聚类分析法可以为快速无损鉴别淀粉种类提供一种准确可靠的方法.  相似文献   
4.
应用近红外光谱分析技术分别建立了快速鉴别食用植物油种类的定性分析模型以及测定食用植物油主要脂肪酸含量的定量分析模型.实验根据19份食用植物油样品的近红外光谱,结合系统聚类方法建立了纯橄榄-芝麻-花生油定性识别模型,识别率和预测率可达100%.根据59个食用植物油样品的近红外光谱,结合模型优化方法建立了食用植物油中棕榈酸、硬脂酸、油酸3种主要脂肪酸含量的近红外定量分析模型,且模型指标较好.实验表明近红外光谱分析技术在食用植物油品质快速检测领域有很好的应用前景.  相似文献   
5.
近红外光谱技术在农药残留量检测中的研究   总被引:2,自引:0,他引:2  
介绍了近红外光谱技术的发展及原理,基于近红外光谱分析技术对蔬菜中农药残留的检测方法进行了定性和定量实验研究.选取菠菜作为叶菜代表,用偏最小二乘建立校正模型,并对模型的通用性进行验证.实验表明,校正模型的预测结果比较理想,但模型的通用性还需要改善,同时还讨论了基于多信息融合技术在农药残留量检测中的研究前景.  相似文献   
6.
基于近红外光谱的纯花生油掺伪快速鉴别方法研究   总被引:2,自引:1,他引:1  
针对目前国内缺乏快速鉴别花生油掺伪鉴别技术的现状,提出基于近红外光谱的纯花生油掺伪快速鉴别方法.实验分别配制了掺入大豆油、菜籽油、棕榈油和调和油的4类掺伪花生油样品共40个,纯花生油样品5个,采集样品近红外全谱,通过支持向量机技术建立纯花生油掺伪鉴别模型.结果表明,选取径向基函数为支持向量机核函数,通过网格搜索和k折校验法确定核参数γ为1,惩罚参数c为1 024,建立纯花生油掺伪鉴别模型的识别率和预测率均达到100%,基于近红外光谱的花生油掺伪快速检测技术具有较好的可行性和实用性.  相似文献   
7.
BP神经网络在ATR-FTIR技术微量农药溶液 检测中的应用   总被引:1,自引:1,他引:0  
利用衰减全反射傅里叶变换红外光谱(ATR-FTIR)技术分别对毒死蜱、炔螨特的微量溶液进行了检测,采用差谱、基线校正和矢量归一化对谱图进行预处理,利用BP神经网络分别使用自适应调整学习率并附加动量因子的梯度下降反向传播算法训练函数和SCG反向传播算法训练函数建立了毒死蜱和炔螨特农药溶液的定量分析模型,并对校正集和预测集进行了定量分析.毒死蜱溶液模型的分析结果为:R=0.998 6,RMSEC=0.100 0,RMSEP=0.220 1;炔螨特溶液模型的分析结果为:R=0.997 4,RMSEC=0.391 8,RMSEP=0.624 1.结果表明,BP神经网络结合ATR-FT-IR技术检测微量农药溶液含量具有快速、精度高、泛化能力强的优点,可用于农药溶液含量的快速、准确鉴定.  相似文献   
8.
以滴有不同浓度毒死蜱和炔螨特农药的水晶皇冠梨为研究对象,探讨高光谱图像技术结合人工神经网络方法检测水果表面农药残留量的可行性.分别配制不同浓度分布的毒死蜱水溶液和炔螨特水溶液样本各20个,按100μL和150μL取农药溶液滴在梨表面,在835.467 8~1 648.356 8 nm范围采集高光谱图像,提取感兴趣区域数据得到4组样本数据,每组20个,每组随机抽取5个样本作为预测集,利用BP人工神经网络对每组数据分别建立数学模型.滴有150μL和100μL农药溶液区域的建模结果为:两种农药的残留样本相关系数分别都大于0.99和0.95;RMSEC和RMSEP的最大值分别为0.634 9,1.323 9和1.742 5,3.441 7.结果表明:150μL农药样本区优于100μL农药样本区的建模结果,高光谱图像技术结合人工神经网络法检测梨表面农药残留量是可行的,为水果表面农药残留量检测提供了新方法.  相似文献   
9.
基于BP神经网络检测面粉中滑石粉含量的研究   总被引:1,自引:0,他引:1  
利用近红外光谱技术对掺杂滑石粉的小麦面粉进行了检测,采用多元散射校正对谱图进行预处理,利用BP神经网络中的SCG反向传播算法训练函数建立了面粉中滑石粉的定量分析模型,并对校正集和预测集进行了定量分析,分析结果为R2=0.997 3,RMSEC=0.436 7,RMSEP=1.708 8.结果表明,BP神经网络结合近红外光谱技术检测面粉中滑石粉含量具有快速、精度高、泛华能力强的优点,可用于面粉中滑石粉含量的快速准确检测.  相似文献   
10.
基于近红外光谱无损快速检测面粉品质的研究   总被引:2,自引:1,他引:1  
提出一种基于近红外光谱技术结合偏最小二乘法对面粉品质进行无损快速检测的方法.配制含滑石粉的面粉样品30个,采集样品在12 500~4 000 cm-1范围内的近红外漫反射光谱,选择最优的光谱预处理方法和光谱范围,采用偏最小二乘法(PLS)建立定量分析模型.结果表明所建定量分析模型的相关性能比较高,预测相关系数和预测均方根误差均符合要求.研究发现,近红外光谱技术用于快速无损检测面粉掺假是可行的.  相似文献   
设为首页 | 免责声明 | 关于勤云 | 加入收藏

Copyright©北京勤云科技发展有限公司  京ICP备09084417号