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基于二维相关近红外谱参数化及BP神经网络的掺杂牛奶鉴别被引量：11: 1; 作者苗静曹玉珍 +3 位作者杨仁杰刘蓉孙惠丽徐可欣《光谱学与光谱分析》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2013年第11期3032-3035,共4页; 将二维相关近红外谱参数化方法与BP神经网络结合，建立掺杂牛奶与纯牛奶的判别模型。分别配制含有尿素牛奶（1～20g·L＾－1）和三聚氰胺牛奶（O．01～3g·L＾－1）样品各40个。研究了纯牛奶、掺杂牛奶的二维相关近红外谱特性... 展开更多; 关键词二维相关近红外谱参数化掺杂牛奶 BP神经网络尿素三聚氰胺; 在线阅读下载PDF 职称材料

二维相关近红外谱结合NPLS-DA判别掺杂牛奶的研究被引量：13: 2; 作者杨仁杰刘蓉 +1 位作者徐可欣杨延荣《光子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2013年第5期580-585,共6页; 将二维相关近红外谱与多维偏最小二乘判别分析方法结合起来,建立了掺杂牛奶与纯牛奶的判别模型.分别配置掺杂尿素牛奶(1～20g/L)和掺杂三聚氰胺牛奶(0.01～3g/L)样品各40个,采集纯牛奶及掺杂牛奶样品的近红外光谱.在量化二维相关近红外... 展开更多; 关键词二维相关近红外谱多维偏最小二乘判别分析掺杂牛奶尿素三聚氰胺; 在线阅读下载PDF 职称材料

二维近红外-中红外相关谱在掺假芝麻油判别中的应用被引量：5: 3; 作者王宝贺杨仁杰 +3 位作者杨延荣孙雪杉刘海学张伟玉《理化检验（化学分册）》 CAS CSCD 北大核心 2017年第2期134-138,共5页; 提出了基于二维近红外-中红外相关谱判别掺假芝麻油的方法。分别配制了40个纯芝麻油样品和40个掺假芝麻油(掺入的玉米油的体积分数在3%~60%之间)样品,并采集了所有样品的近红外光谱和中红外光谱。在4 540~6 000cm^(-1)对650~1 800cm^(-1... 展开更多; 关键词二维近红外-中红外相关谱多维偏最小二乘判别掺假芝麻油; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于异谱二维NIR-IR相关判别掺杂牛奶被引量：1: 4; 作者于舸杨仁杰 +1 位作者吕爱君谭恩忠《光谱学与光谱分析》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2015年第8期2099-2102,共4页; 为更快、更准确的判别掺杂牛奶和纯牛奶,将二维异谱NIR-IR相关谱与多维偏最小二乘判别（NPLS-DA）相结合,建立了掺杂牛奶与纯牛奶NPLS-DA模型。首先,准备并配置纯牛奶和浓度范围为0.01～1g·L^-1掺杂淀粉牛奶样品各36个,并在室温的... 展开更多; 关键词二维近红外-红外相关谱多维偏最小二乘判别掺杂牛奶淀粉; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于二维相关近红外谱参数化及BP神经网络的掺杂牛奶鉴别被引量：11: 1; 作者苗静曹玉珍杨仁杰刘蓉孙惠丽徐可欣; 机构天津大学精密仪器与光电子工程学院天津大学精密测试技术及仪器国家重点实验室天津农学院机电工程系天津市医疗器械质量监督检验中心; 出处《光谱学与光谱分析》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2013年第11期3032-3035,共4页; 基金国家自然科学基金项目(31201359 30900275) 国家高技术研究发展计划(863计划)项目(2012AA022602)资助; 文摘将二维相关近红外谱参数化方法与BP神经网络结合，建立掺杂牛奶与纯牛奶的判别模型。分别配制含有尿素牛奶（1～20g·L＾－1）和三聚氰胺牛奶（O．01～3g·L＾－1）样品各40个。研究了纯牛奶、掺杂牛奶的二维相关近红外谱特性，在此基础上，分别提取了各样品二维相关同步谱的5个特征参数。将这5个特征参数作为BP神经网络的输入，分别建立掺杂尿素、掺杂三聚氰胺、两种掺杂牛奶与纯牛奶的判别模型，采用这些模型对未知样品进行预测，其预测正确率分别为95％，100％和96．7％。研究结果表明：该方法有效地提取了牛奶中掺杂目标物的特征光谱信息，同时又减少了BP神经网络输入变量的维数，实现了掺杂牛奶与纯牛奶的鉴别。; 关键词二维相关近红外谱参数化掺杂牛奶 BP神经网络尿素三聚氰胺; Keywords Two-dimensional correlation near-infrared spectra Parameterization Adulterated milk BP neural network Urea Melamine; 分类号 O657.3 [理学—分析化学]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名二维相关近红外谱结合NPLS-DA判别掺杂牛奶的研究被引量：13: 2; 作者杨仁杰刘蓉徐可欣杨延荣; 机构天津大学精密测试技术及仪器国家重点实验室天津农学院机电工程系; 出处《光子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2013年第5期580-585,共6页; 基金国家自然科学青年基金(Nos.31201359 60938002 30900275)资助; 文摘将二维相关近红外谱与多维偏最小二乘判别分析方法结合起来,建立了掺杂牛奶与纯牛奶的判别模型.分别配置掺杂尿素牛奶(1～20g/L)和掺杂三聚氰胺牛奶(0.01～3g/L)样品各40个,采集纯牛奶及掺杂牛奶样品的近红外光谱.在量化二维相关近红外同步谱的基础上,采用多维偏最小二乘判别分析法分别建立了掺杂尿素、掺杂三聚氰胺及两种掺杂牛奶与纯牛奶的判别模型对未知样品进行判别,其判别正确率分别为95%、90%和92.5%,并与偏最小二乘判别和隐变量正交投影判别建模方法进行了比较.结果表明:多维偏最小二乘判别分析法具有更强的预测能力可推广到其它食品的掺杂检测中.; 关键词二维相关近红外谱多维偏最小二乘判别分析掺杂牛奶尿素三聚氰胺; Keywords Two-dimensional correlation near-infrared spectroscopy NPLS-DA Adulterated milk Urea Melamine; 分类号 O657.33 [理学—分析化学]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名二维近红外-中红外相关谱在掺假芝麻油判别中的应用被引量：5: 3; 作者王宝贺杨仁杰杨延荣孙雪杉刘海学张伟玉; 机构天津农学院工程技术学院天津农学院农业分析测试中心; 出处《理化检验（化学分册）》 CAS CSCD 北大核心 2017年第2期134-138,共5页; 基金国家自然科学基金(31201359 81471698) +1 种基金国家大学生创新训练项目(201510061055); 文摘提出了基于二维近红外-中红外相关谱判别掺假芝麻油的方法。分别配制了40个纯芝麻油样品和40个掺假芝麻油(掺入的玉米油的体积分数在3%~60%之间)样品,并采集了所有样品的近红外光谱和中红外光谱。在4 540~6 000cm^(-1)对650~1 800cm^(-1)内进行同步二维近红外-中红外相关谱计算,建立了掺假芝麻油的多维偏最小二乘判别模型,并将其预测性能与二维近红外相关谱和二维中红外相关谱判别模型的预测性能进行了比较。结果表明:上述3个模型对预测集未知样品的判别正确率分别为96.3%,92.6%,96.3%。; 关键词二维近红外-中红外相关谱多维偏最小二乘判别掺假芝麻油; Keywords Two-dimensional NIR-MIR correlation spectroscopy N-way partial least squares discriminant analysis Adulterated sesame oil; 分类号 O657.33 [理学—分析化学]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于异谱二维NIR-IR相关判别掺杂牛奶被引量：1: 4; 作者于舸杨仁杰吕爱君谭恩忠; 机构北京石油化工学院数理系天津农学院工程技术学院; 出处《光谱学与光谱分析》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2015年第8期2099-2102,共4页; 基金国家自然科学基金项目(31201359) 天津市自然科学基金项目(14JCYBJC30400)资助; 文摘为更快、更准确的判别掺杂牛奶和纯牛奶,将二维异谱NIR-IR相关谱与多维偏最小二乘判别（NPLS-DA）相结合,建立了掺杂牛奶与纯牛奶NPLS-DA模型。首先,准备并配置纯牛奶和浓度范围为0.01～1g·L^-1掺杂淀粉牛奶样品各36个,并在室温的条件下采集所有样品的一维近红外透射光谱和中红外衰减全反射光谱。接着,计算了所有样品在4 200～4 800和900～1 700cm^-1范围的同步二维NIR-IR相关谱,研究了其二维相关谱特性,并指出虽然该技术可提供更多的信息,但由于掺杂物微量,仍旧无法根据相关图谱直接对比判定牛奶是否掺杂,需要借助模式识别的方法进行判别。最后,将同步二维NIR-IR相关谱与NPLS-DA结合建立掺杂牛奶与纯牛奶的判别模型,该模型对校正集内部样品和预测集外部样品的判别正确率分别为95.8%和100%。此外,为了比较,分别建立了基于二维NIR和IR相关光谱的NPLS-DA模型,两模型对未知样品的判别正确率均为95.8%。研究结果表明：采用NIR-IR相关谱的NPLS-DA模型能提供更好判别结果。该方法可有效提取食品中掺杂物的特征信息,为检测掺杂食品提供了一个新的方法。; 关键词二维近红外-红外相关谱多维偏最小二乘判别掺杂牛奶淀粉; Keywords Two-dimensional NIR-IR correlation spectroscopy Multi-way partial least squares discriminant analysis Adulterated milk Starch; 分类号 O657.33 [理学—分析化学]; 在线阅读下载PDF 职称材料

	题名	作者	出处	发文年	被引量	操作
1	基于二维相关近红外谱参数化及BP神经网络的掺杂牛奶鉴别	苗静曹玉珍杨仁杰刘蓉孙惠丽徐可欣	《光谱学与光谱分析》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心	2013	11	在线阅读下载PDF 职称材料
2	二维相关近红外谱结合NPLS-DA判别掺杂牛奶的研究	杨仁杰刘蓉徐可欣杨延荣	《光子学报》 EI CAS CSCD 北大核心	2013	13	在线阅读下载PDF 职称材料
3	二维近红外-中红外相关谱在掺假芝麻油判别中的应用	王宝贺杨仁杰杨延荣孙雪杉刘海学张伟玉	《理化检验（化学分册）》 CAS CSCD 北大核心	2017	5	在线阅读下载PDF 职称材料
4	基于异谱二维NIR-IR相关判别掺杂牛奶	于舸杨仁杰吕爱君谭恩忠	《光谱学与光谱分析》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心	2015	1	在线阅读下载PDF 职称材料