【摘 要】
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针对目前存在的技术未达到既快速又准确地将食用油种类分类识别出来,为此提出一种基于激光诱导荧光技术并结合间隔偏最小二乘法(iPLS)进行食用油的快速识别方法.实验选择常见
【机 构】
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安徽理工大学电气与信息工程学院,安徽淮南232001安徽理工大学力学与光电物理学院,安徽淮南232001;
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针对目前存在的技术未达到既快速又准确地将食用油种类分类识别出来,为此提出一种基于激光诱导荧光技术并结合间隔偏最小二乘法(iPLS)进行食用油的快速识别方法.实验选择常见4种品牌的5种油,每种120个样本,共600个.首先采用激光诱导荧光系统采集荧光光谱,然后通过间隔偏最小二乘法(iPLS)算法筛选出特征波段,随后采用随机划分法划分训练集和测试集作为BP神经网络的输入进行建模,通过比较发现划分为12个子区间时所筛选出的344个波长点的预测准确率达到了100％,较全波段的91.68％准确率有明显地提升.实验结果表明,运用iPLS波段筛选得到的特征波段再结合BP创建的模型可以实现食用油的快速检测分类,具有良好的市场应用前景.
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