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流判别神经网路驱动的奶粉真实性拉曼成像非定向检测方法
被引量：
1
1
作者
夏启
何天伦
+1 位作者
黄志轩
陈达
《食品科学》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2023年第12期315-321,共7页
提出一种奶粉真实性拉曼成像非定向检测方法,该方法创新性地利用流判别神经网络提取奶粉拉曼成像数据的深层特征,并基于概率分布转移策略和密度保持原理构建可信奶粉特征分布区间。该方法可准确识别多种未知掺杂奶粉,其识别准确率达97.3...
提出一种奶粉真实性拉曼成像非定向检测方法,该方法创新性地利用流判别神经网络提取奶粉拉曼成像数据的深层特征,并基于概率分布转移策略和密度保持原理构建可信奶粉特征分布区间。该方法可准确识别多种未知掺杂奶粉,其识别准确率达97.3%以上,检出限可达0.3%。结果证明,该方法具有检测范围广、精度高、便捷快速等特点,可高效满足当前奶粉真实性检测的实际需求,并为其他非均匀食品体系的真实性检测提供一种新型手段。
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关键词
奶粉真实性
非定向检测
流判别神经网络
拉曼成像
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题名
流判别神经网路驱动的奶粉真实性拉曼成像非定向检测方法
被引量：
1
1
作者
夏启
何天伦
黄志轩
陈达
机构
天津大学精密仪器与光电子工程学院
中国民航大学天津市民航能源环境与绿色发展工程研究中心
出处
《食品科学》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2023年第12期315-321,共7页
基金
国家自然科学基金面上项目(21973111,61378048)
“十三五”国家重点研发计划重点专项(2018YFF01011700)。
文摘
提出一种奶粉真实性拉曼成像非定向检测方法,该方法创新性地利用流判别神经网络提取奶粉拉曼成像数据的深层特征,并基于概率分布转移策略和密度保持原理构建可信奶粉特征分布区间。该方法可准确识别多种未知掺杂奶粉,其识别准确率达97.3%以上,检出限可达0.3%。结果证明,该方法具有检测范围广、精度高、便捷快速等特点,可高效满足当前奶粉真实性检测的实际需求,并为其他非均匀食品体系的真实性检测提供一种新型手段。
关键词
奶粉真实性
非定向检测
流判别神经网络
拉曼成像
Keywords
milk powder authenticity
non-targeted detection
flow-based discrimination neural network
Raman imaging
分类号
O657.3 [理学—分析化学]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
流判别神经网路驱动的奶粉真实性拉曼成像非定向检测方法
夏启
何天伦
黄志轩
陈达
《食品科学》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2023
1
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