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基于电子舌结合VMD-IMG组合模型的清香型白酒掺假检测 被引量:4
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作者 白雪瑞 李鑫 +3 位作者 孙涛 王彦荣 曾琬晴 王志强 《包装与食品机械》 CAS 北大核心 2024年第3期103-112,共10页
针对传统白酒掺假检测方法分析流程长、仪器操作复杂等问题,提出一种基于电子舌结合变分模态分解和改进多通道GhostNet网络组合模型,实现对白酒掺假快速检测的方法。采用贝叶斯优化后的VMD对信号进行自适应模态分解,将原始信号分解为多... 针对传统白酒掺假检测方法分析流程长、仪器操作复杂等问题,提出一种基于电子舌结合变分模态分解和改进多通道GhostNet网络组合模型,实现对白酒掺假快速检测的方法。采用贝叶斯优化后的VMD对信号进行自适应模态分解,将原始信号分解为多个本征模态函数。在传统GhostNet网络的基础上,引入瓶颈注意力模块和空洞卷积,并扩展为多通道GhostNet,进而构建为VMD-IMG组合模型,以实现电子舌信号特征的有效提取和分类识别。试验结果表明,VMD-IMG组合模型具有较好的白酒掺假分辨性能,其测试的准确率、精确率、F1分数分别为98.33%,98.43%,98.34%。研究为白酒掺假检测提供一种快速、低成本的检测方法,并可为其他酒类或饮品掺假检测提供参考。 展开更多
关键词 白酒掺假 电子舌 变分模态分解 贝叶斯优化 多通道GhostNet网络
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基于电子鼻系统的白酒掺假检测方法 被引量:29
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作者 马泽亮 国婷婷 +5 位作者 殷廷家 王志强 杨方旭 李彩虹 李钊 袁文浩 《食品与发酵工业》 CAS CSCD 北大核心 2019年第2期190-195,共6页
采用自行研制的便携式电子鼻检测系统,建立了一种能够快速辨别白酒掺假的新方法。系统检测时:首先利用传感器阵列获得白酒"指纹数据",随后通过离散小波变换(discrete wavelet transform,DWT)提取反馈信息里的特征信息,然后采... 采用自行研制的便携式电子鼻检测系统,建立了一种能够快速辨别白酒掺假的新方法。系统检测时:首先利用传感器阵列获得白酒"指纹数据",随后通过离散小波变换(discrete wavelet transform,DWT)提取反馈信息里的特征信息,然后采用主成分分析(principal component analysis,PCA)实现对不同纯度掺假白酒样品的定性判别、采用人工蜂群优化最小二乘支持向量机(artificial bee colony least squared support vector machines,ABC-LSSVM)实现对不同纯度掺假白酒样品的定量预测。结果表明,PCA对掺假白酒区分效果较好,区分正确率高达100%; ABC-LSSVM预测模型对白酒纯度具有较高的定量预测性能,其验证集中相关系数R^2为0. 933 2,平均绝对误差MRE为6. 564 3%,均方根误差RMSE为0. 023 4。该研究可为掺假白酒的定性辨别及定量预测提供技术支持。 展开更多
关键词 电子鼻 白酒掺假 离散小波变换 人工蜂群优化最小二乘支持向量机
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小型光谱仪的白酒掺假检测系统研发 被引量:2
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作者 李展鸿 刘娟 +2 位作者 袁山 钟梅英 郭亚 《现代电子技术》 2022年第2期43-48,共6页
小型光谱仪分辨率低,现场测试环境复杂,使得适合大型光谱仪的检测方法不一定能够直接适用于小型光谱仪,为此有必要研究与开发基于小型光谱仪的食品质量检测系统。该系统针对白酒的典型掺假问题(掺水、工业酒精),基于TI DLP NIR scan Nan... 小型光谱仪分辨率低,现场测试环境复杂,使得适合大型光谱仪的检测方法不一定能够直接适用于小型光谱仪,为此有必要研究与开发基于小型光谱仪的食品质量检测系统。该系统针对白酒的典型掺假问题(掺水、工业酒精),基于TI DLP NIR scan Nano微型光谱检测模块、定制化光纤、3D打印、手机应用程序等开发便携式白酒光谱测试系统,并利用支持向量机(Support Vector Machine,SVM)和反向传播(Back Propagation,BP)神经网络,研究基于小型光谱仪获得的光谱信号的白酒掺假类型和掺假度识别方法,并考虑背景光差异和隔瓶测的影响。使用三种不同酒精度的白酒样品掺入0~50%的水或工业酒精在多种场景下的1206个光谱数据对开发的系统进行了验证。研究结果表明,该系统能够自动识别掺假种类(隔瓶测结果准确度为89.22%)和掺假度(室内环境光隔瓶检测掺工业酒精样本的拟合值与实际值的相关系数分别为0.9683,0.9792,0.8371;掺水的相关系数分别为0.9696,0.9795,0.9615),并且对于白酒掺假检测和研究小型化的食品质检系统有重要的参考价值。 展开更多
关键词 白酒掺假检测 系统设计 小型光谱仪 隔瓶检测 食品质量检测 系统验证
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