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太赫兹光谱结合机器学习的甜味剂检测
1
作者
钟芸襄
张然
+2 位作者
熊子仪
邹斌
杨玉平
《太赫兹科学与电子信息学报》
2024年第4期385-393,共9页
以三氯蔗糖、赤藓糖醇、木糖醇3种人工甜味剂为研究对象,采用太赫兹时域光谱技术,结合多种机器学习和优化算法对甜味剂与面粉混合物的光谱数据进行系统的分类识别和定量回归研究。结果表明,麻雀搜索算法-支持向量机模型/支持向量回归模...
以三氯蔗糖、赤藓糖醇、木糖醇3种人工甜味剂为研究对象,采用太赫兹时域光谱技术,结合多种机器学习和优化算法对甜味剂与面粉混合物的光谱数据进行系统的分类识别和定量回归研究。结果表明,麻雀搜索算法-支持向量机模型/支持向量回归模型(SSA-SVM/SVR)对混合物的定性及定量分析结果均达到最优,分类预测的准确率达到95.56%,定量回归预测的最佳回归系数R~2为0.999 8,实现了3种甜味剂和面粉混合物的高精确度分类和定量分析,为人工甜味剂的快速检测提供了一种有效可靠的新思路。
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关键词
太赫兹
甜味剂
机器学习
优化算法
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职称材料
题名
太赫兹光谱结合机器学习的甜味剂检测
1
作者
钟芸襄
张然
熊子仪
邹斌
杨玉平
机构
中央民族大学
理学院
中央民族大学光子系统工程软件教育部工程研究中心
出处
《太赫兹科学与电子信息学报》
2024年第4期385-393,共9页
基金
国家自然科学基金资助项目(62075248)
国家重点基础研究发展计划资助项目(2020YFB2009303,2017YFB00405402)
国家外国专家资助项目(G2022184001L)。
文摘
以三氯蔗糖、赤藓糖醇、木糖醇3种人工甜味剂为研究对象,采用太赫兹时域光谱技术,结合多种机器学习和优化算法对甜味剂与面粉混合物的光谱数据进行系统的分类识别和定量回归研究。结果表明,麻雀搜索算法-支持向量机模型/支持向量回归模型(SSA-SVM/SVR)对混合物的定性及定量分析结果均达到最优,分类预测的准确率达到95.56%,定量回归预测的最佳回归系数R~2为0.999 8,实现了3种甜味剂和面粉混合物的高精确度分类和定量分析,为人工甜味剂的快速检测提供了一种有效可靠的新思路。
关键词
太赫兹
甜味剂
机器学习
优化算法
Keywords
terahertz
sweeteners
machine learning
optimization algorithms
分类号
O433 [机械工程—光学工程]
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作者
出处
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被引量
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1
太赫兹光谱结合机器学习的甜味剂检测
钟芸襄
张然
熊子仪
邹斌
杨玉平
《太赫兹科学与电子信息学报》
2024
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