【摘 要】
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文章通过设定特定储藏条件加速橄榄油氧化酸败,获得不同氧化程度的橄榄油样品,并对样品的脂肪酸变化进行分析。采用太赫兹系统对不同储藏期的橄榄油样品进行检测,选择0.3THz~
【机 构】
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合肥学院机器视觉与智能控制实验室,合肥工业大学食品科学与工程学院,阜阳师范大学生物与食品工程学院,安徽永成电子机械技术有限公司
【基金项目】
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安徽省自然科学基金项目资助(2008085MC96),安徽省科技重大专项项目(202003a06020022)资助
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文章通过设定特定储藏条件加速橄榄油氧化酸败,获得不同氧化程度的橄榄油样品,并对样品的脂肪酸变化进行分析。采用太赫兹系统对不同储藏期的橄榄油样品进行检测,选择0.3THz~2.0 THz范围内的THz吸收光谱作为建模数据,结合支持向量机(SVM)、反向传播神经网络(BPNN)、偏最小二乘(PLS)、随机森林(RF)建模方法对橄榄油储藏时间进行预测,结果表明支持向量机所得预测结果最优,再建模集中的预测正确率为98.5%,预测集中的建模正确率为99%。实验结果表明,太赫兹光谱技术结合机器学习算法可以有效检测橄榄
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