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茶油掺伪定性鉴别模型的对比分析
被引量：
3
1
作者
孙婷婷
钟瑾璟
+3 位作者
刘剑波
任佳丽
钟海雁
周波
《中国粮油学报》
CAS
CSCD
北大核心
2022年第11期245-252,共8页
为了解决茶油掺伪其他植物油的掺伪量定量预测问题,本研究基于14个特征性脂肪酸和甘油三酯指标,设置高/低两种不同掺伪梯度,运用Python语言构建并对比分析了偏最小二乘回归(PLSR)模型和多元线性回归(MLR)模型用于掺伪茶油掺伪量的定量...
为了解决茶油掺伪其他植物油的掺伪量定量预测问题,本研究基于14个特征性脂肪酸和甘油三酯指标,设置高/低两种不同掺伪梯度,运用Python语言构建并对比分析了偏最小二乘回归(PLSR)模型和多元线性回归(MLR)模型用于掺伪茶油掺伪量的定量预测的效果。研究表明,PLSR模型对掺伪茶油的定量预测效果不理想,高掺伪梯度下PLSR模型的平均RMSE值高达1.99,低掺伪梯度下PLSR模型的平均R^(2)值(0.8888)较低,平均RMSE值(0.9066)较高。除了对棕榈油掺伪量的定量预测效果较差外,在高/低掺伪梯度下MLR模型定量预测能力较强,平均R^(2)值达到了0.999873/0.993572,平均RMSE值为0.146/0.136。结果表明MLR模型可用于不同掺伪质量分数和梯度下茶油掺伪不同食用植物油的掺伪量定量预测问题,效果较好。
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关键词
茶油
偏最小二乘回归模型
多元线性回归模型
脂肪酸
甘油三酯
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职称材料
基于机器学习算法的食用植物油掺伪鉴别的研究进展
被引量：
6
2
作者
孙婷婷
刘剑波
+3 位作者
沈银梅
董界
周波
钟海雁
《中国油脂》
CAS
CSCD
北大核心
2021年第3期103-108,113,共7页
市场上存在用低值低价油脂掺伪高值高价食用植物油的现象,这不仅损害食用植物油生产者和消费者利益,也不利于我国食用油脂产业的健康发展。许多学者将机器学习算法应用到食用植物油掺伪鉴别的研究中,取得了显著的研究成果。为了对食用...
市场上存在用低值低价油脂掺伪高值高价食用植物油的现象,这不仅损害食用植物油生产者和消费者利益,也不利于我国食用油脂产业的健康发展。许多学者将机器学习算法应用到食用植物油掺伪鉴别的研究中,取得了显著的研究成果。为了对食用植物油掺伪鉴别的研究和应用提供一定的理论依据和方法参考,总结了国内外现阶段使用机器学习算法进行食用植物油掺伪鉴别的研究进展,这些机器学习算法包括主成分分析、判别分析、支持向量机、随机森林、人工神经网络等。对所述机器学习算法应用于食用植物油掺伪鉴别研究的优缺点进行了分析,在实际应用中应结合实际情况,综合考量选择合适的算法。
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关键词
食用植物油
掺伪鉴别
机器学习算法
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职称材料
基于挥发性成分定量预测风味茶油掺浸出茶油的偏最小二乘回归模型的建立
被引量：
2
3
作者
孙婷婷
陈志清
+4 位作者
钟瑾璟
刘剑波
任佳丽
钟海雁
周波
《中国粮油学报》
CAS
CSCD
北大核心
2022年第12期251-258,共8页
为解决在压榨风味茶油掺浸出茶油的定量预测问题,本文设计高/低两个掺伪梯度,基于挥发性成分,运用Python语言构建定量预测压榨风味(原香和浓香)茶油掺浸出茶油的偏最小二乘回归(PLSR)模型。研究结果表明,高掺伪梯度下压榨原/浓香茶油样...
为解决在压榨风味茶油掺浸出茶油的定量预测问题,本文设计高/低两个掺伪梯度,基于挥发性成分,运用Python语言构建定量预测压榨风味(原香和浓香)茶油掺浸出茶油的偏最小二乘回归(PLSR)模型。研究结果表明,高掺伪梯度下压榨原/浓香茶油样本的定量鉴别PLSR模型的平均R2值均达到了0.998,平均RMSE值为1.127/1.166,大部分样本的相对误差集中在0~0.1之间;低掺伪梯度下压榨原/浓香茶油样本的定量鉴别PLSR模型的平均R2值达到了0.956/0.999,平均RMSE值为0.592/0.094,大部分样本的相对误差集中在0~0.15/0~0.02之间。本文所构建的PLSR模型定量鉴别压榨风味茶油掺浸出茶油的准确率较高,压榨浓香茶油掺浸出茶油的定量鉴别效果要好于压榨原香茶油。
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关键词
挥发成分
定量预测
压榨风味茶油
浸出茶油
偏最小二乘回归模型
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职称材料
题名
茶油掺伪定性鉴别模型的对比分析
被引量：
3
1
作者
孙婷婷
钟瑾璟
刘剑波
任佳丽
钟海雁
周波
机构
林产可食资源安全与加工利用湖南省重点实验室
中南林业科技大学
食品
科学与工程学院
岳阳市质量计量检验检测中心食品检验所
海普诺凯营养品有限公司
出处
《中国粮油学报》
CAS
CSCD
北大核心
2022年第11期245-252,共8页
基金
湖南省市场监督管理局科技计划项目(2020KJJH55)
湖南省林业科技创新基金项目(XLK202101-02)
中央引导地方科技发展专项资金区域创新体系建设专项(2020ZYQ036)。
文摘
为了解决茶油掺伪其他植物油的掺伪量定量预测问题,本研究基于14个特征性脂肪酸和甘油三酯指标,设置高/低两种不同掺伪梯度,运用Python语言构建并对比分析了偏最小二乘回归(PLSR)模型和多元线性回归(MLR)模型用于掺伪茶油掺伪量的定量预测的效果。研究表明,PLSR模型对掺伪茶油的定量预测效果不理想,高掺伪梯度下PLSR模型的平均RMSE值高达1.99,低掺伪梯度下PLSR模型的平均R^(2)值(0.8888)较低,平均RMSE值(0.9066)较高。除了对棕榈油掺伪量的定量预测效果较差外,在高/低掺伪梯度下MLR模型定量预测能力较强,平均R^(2)值达到了0.999873/0.993572,平均RMSE值为0.146/0.136。结果表明MLR模型可用于不同掺伪质量分数和梯度下茶油掺伪不同食用植物油的掺伪量定量预测问题,效果较好。
关键词
茶油
偏最小二乘回归模型
多元线性回归模型
脂肪酸
甘油三酯
Keywords
camellia oil
partial least squares regression(PLSR)model
multiple linear regression(MLR)model
fatty acid,triglyceride
分类号
TS211.7 [轻工技术与工程—粮食、油脂及植物蛋白工程]
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职称材料
题名
基于机器学习算法的食用植物油掺伪鉴别的研究进展
被引量：
6
2
作者
孙婷婷
刘剑波
沈银梅
董界
周波
钟海雁
机构
中南林业科技大学
食品
科学与工程学院
林产可食资源安全与加工利用湖南省重点实验室
岳阳市质量计量检验检测中心食品检验所
出处
《中国油脂》
CAS
CSCD
北大核心
2021年第3期103-108,113,共7页
基金
湖南省市场监督管理局科技计划项目(2020KJJ H55)
湖南省科技重大专项(2018NK1030)
+2 种基金
湖南省教育厅科学研究重点项目(18A154)
湖南省自然科学青年基金(2019JJ51003)
湖南省科技创新平台与人才计划项目(2019TP1029)。
文摘
市场上存在用低值低价油脂掺伪高值高价食用植物油的现象,这不仅损害食用植物油生产者和消费者利益,也不利于我国食用油脂产业的健康发展。许多学者将机器学习算法应用到食用植物油掺伪鉴别的研究中,取得了显著的研究成果。为了对食用植物油掺伪鉴别的研究和应用提供一定的理论依据和方法参考,总结了国内外现阶段使用机器学习算法进行食用植物油掺伪鉴别的研究进展,这些机器学习算法包括主成分分析、判别分析、支持向量机、随机森林、人工神经网络等。对所述机器学习算法应用于食用植物油掺伪鉴别研究的优缺点进行了分析,在实际应用中应结合实际情况,综合考量选择合适的算法。
关键词
食用植物油
掺伪鉴别
机器学习算法
Keywords
edible vegetable oil
adulteration identification
machine learning algorithms
分类号
TS227 [轻工技术与工程—粮食、油脂及植物蛋白工程]
O212 [理学—概率论与数理统计]
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职称材料
题名
基于挥发性成分定量预测风味茶油掺浸出茶油的偏最小二乘回归模型的建立
被引量：
2
3
作者
孙婷婷
陈志清
钟瑾璟
刘剑波
任佳丽
钟海雁
周波
机构
林产可食资源安全与加工利用湖南省重点实验室
中南林业科技大学
食品
科学与工程学院
海普诺凯营养品有限公司
岳阳市质量计量检验检测中心食品检验所
出处
《中国粮油学报》
CAS
CSCD
北大核心
2022年第12期251-258,共8页
基金
湖南省市场监督管理局科技计划项目(2020KJJH55)
湖南省林业科技创新基金项目(XLK202101-02)
中央引导地方科技发展专项资金区域创新体系建设专项(2020ZYQ036)。
文摘
为解决在压榨风味茶油掺浸出茶油的定量预测问题,本文设计高/低两个掺伪梯度,基于挥发性成分,运用Python语言构建定量预测压榨风味(原香和浓香)茶油掺浸出茶油的偏最小二乘回归(PLSR)模型。研究结果表明,高掺伪梯度下压榨原/浓香茶油样本的定量鉴别PLSR模型的平均R2值均达到了0.998,平均RMSE值为1.127/1.166,大部分样本的相对误差集中在0~0.1之间;低掺伪梯度下压榨原/浓香茶油样本的定量鉴别PLSR模型的平均R2值达到了0.956/0.999,平均RMSE值为0.592/0.094,大部分样本的相对误差集中在0~0.15/0~0.02之间。本文所构建的PLSR模型定量鉴别压榨风味茶油掺浸出茶油的准确率较高,压榨浓香茶油掺浸出茶油的定量鉴别效果要好于压榨原香茶油。
关键词
挥发成分
定量预测
压榨风味茶油
浸出茶油
偏最小二乘回归模型
Keywords
volatile components
quantitative prediction
flavor Camellia oil
extracted Camellia oil
partial least squares regression(PLSR)model
分类号
TS207.3 [轻工技术与工程—食品科学]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
茶油掺伪定性鉴别模型的对比分析
孙婷婷
钟瑾璟
刘剑波
任佳丽
钟海雁
周波
《中国粮油学报》
CAS
CSCD
北大核心
2022
3
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
基于机器学习算法的食用植物油掺伪鉴别的研究进展
孙婷婷
刘剑波
沈银梅
董界
周波
钟海雁
《中国油脂》
CAS
CSCD
北大核心
2021
6
在线阅读
下载PDF
职称材料
3
基于挥发性成分定量预测风味茶油掺浸出茶油的偏最小二乘回归模型的建立
孙婷婷
陈志清
钟瑾璟
刘剑波
任佳丽
钟海雁
周波
《中国粮油学报》
CAS
CSCD
北大核心
2022
2
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职称材料
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