北京市自然科学基金(4122020)
- 作品数：28 被引量：163H指数：8
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- 近红外光谱分析技术在鸡肉分类检测中的应用被引量：6
- 2014年
- 针对近年来市场上不同品种不同级别的鸡肉混杂、以次充好现象,提出一种可以快速、准确判别土鸡和肉鸡的新方法.采用近红外光谱技术和聚类分析技术建立鸡肉分类判别模型,并讨论了不同预处理方法对模型预测结果的影响.结果显示:近红外光谱技术结合聚类分析技术能够对鸡肉建立一种快速的分类判别模型,该预测判别模型能够快速准确地对土鸡和肉鸡进行判别,其中数据经过二阶导数+矢量归一化后的模型预测判别率达100%.
- 向灵孜郭培源
- 关键词：近红外光谱聚类分析
- 功率因数提高的仿真研究与实践被引量：3
- 2018年
- 为了提高电能的利用率,减小输电线路的损耗,提高功率因数有着重要意义。研究将Multisim仿真技术应用于功率因数提高中,在保证感性负载额定工作状态不变的原则下,采用并联电容器的方法以实现整个线路的功率因数提高。仿真电路测试在并联不同电容时的功率因数和线路电流,并将其仿真研究应用于实际电路。仿真和实验表明,Multisim仿真在电路设计中优势凸显,它非常直观地显示出并联电容器对线路电流和功率因数的影响,对实际电路功率因数提高的设计实施起着指导作用。感性负载并联电容提高功率因数的方法方便有效。
- 付扬宋磊
- 关键词：功率因数MULTISIM仿真并联电容感性负载
- 基于多传感器信息融合的注水肉检测方法研究被引量：3
- 2013年
- 针对近年来备受关注的注水肉问题,提出一种可以快速、准确检测出注水肉的新方法。采用近红外(NIR)光谱技术测量肉品的水分含量,并建立肉品水分含量模型。为了提高NIR光谱测量精度和准确性,克服肉品水分测量受肉品体积重量的敏感性影响,将肉品的图像信息和pH值作为模型的辅助参量,以水分、图像、pH值为特征数据,进行多传感器信息融合。最终,通过支持向量机(SVM)数据分类器对所测肉品是否为注水肉进行快速模式识别。
- 郭培源王昕琨林岩许冠男
- 关键词：光谱学注水肉计算机视觉近红外光谱多传感器信息融合支持向量机
- 基于支持向量机及粒子群算法的腊肉品质等级检测被引量：2
- 2017年
- 针对近年来备受关注的腊肉酸价和过氧化值超标、褪色、出油、发黏等品质问题,提出一种快速、准确、实用的检测技术。采用支持向量机(support vector machine,SVM)将近红外光谱(near infrared spectroscopy,NIR)检测到的酸价、过氧化值、挥发性盐基氮和显微图像处理得到的微生物菌落总数进行多数据融合,建立腊肉品质等级检测模型,并利用粒子群优化(particle swarm optimization,PSO)算法进行模型优化。结果表明:支持向量机的分类方法取得了与生化方法相同的腊肉分级预测结果,且采用粒子群优化后的分类模型准确率由97.5%提升到100%。证明粒子群优化支持向量机模型能够迅速对腊肉等级进行准确检测。
- 郭培源刘艳芳邢素霞王昕琨
- 关键词：近红外光谱支持向量机粒子群优化算法
- 基于FPGA的信号源设计被引量：4
- 2016年
- 针对模拟信号源存在精度低、频率范围小,以及定制直接数字频率合成信号源的控制方式、置频速率等不满足系统要求的问题,设计了一种基于FPGA的信号源。该信号源基于直接数字频率合成原理,采用FPGA的模块化设计方法,实现了频率、相位、幅值可调的正弦波、方波、三角波等波形输出。实验表明,该信号源输出波形质量好,频率分辨率高,控制灵活、方便。
- 付扬
- 关键词：信号源现场可编程门阵列直接数字频率合成
- 色谱技术、光谱分析法和生物检测技术在食品安全检测方面的应用进展被引量：29
- 2015年
- 食品安全是一项关系到全人类健康和全球经济的重要公共卫生问题。但近年来,我国食品安全问题层出不穷,因此,食品安全检测技术逐渐成为了当前社会关注的焦点。本文综述了当今常用的食品安全检测和监测技术,分别介绍了色谱技术、光谱分析法、生物检测技术3种主要检测技术在食品安全检测应用方面的研究进展,并详细总结了3种主要检测技术的主流检测方法,对其检测原理、操作步骤及各自的优缺点进行了比较分析。最后,总结了现阶段食品安全检测方法的不足与发展方向,对食品安全检测技术的发展具有现实意义和指导作用。
- 郭培源刘硕杨昆程赵俊华
- 关键词：食品检测色谱技术光谱分析技术
- 鸡肉中四环素残留量检测及健康风险评估被引量：10
- 2015年
- 目的针对近年来市场上抗生素鸡肉事件的频繁发生,提出一种可以快速、准确地检测出鸡肉中四环素残留量的模型,并对其进行健康风险评估。方法首先,利用近红外光谱仪采集肉鸡的光谱信息,通过多元散射校正法进行预处理。接着,使用区间偏最小二乘回归分析方法来建立预测模型,对四环素进行定量分析。然后,根据人体摄入四环素残留量数据计算出膳食的暴露量,从而引入食品安全指数指标,对鸡肉进行健康风险评估。最后,利用SOM人工神经网络对其实用性加以验证。结果风险评估数学模型结合国家标准将鸡肉带来的风险分为:高、中、低3类,等级划分达到95.5%的正确率。结论本实验研究方法可以应用到其他相关的农产品检测和食品检测中,以保障食品安全。
- 郭培源赵俊华刘硕杨昆程陈晓东
- 关键词：四环素鸡肉近红外光谱健康风险评估
- 基于高光谱智能检测及支持向量机分类的香肠品质判定被引量：3
- 2018年
- 针对市面上的香肠,基于高光谱分析对香肠中的亚硝酸盐、过氧化值和挥发性盐基氮含量进行研究,从而对香肠的可食用性进行判定。根据样本的理化检测值,将样本分为两类,可食用(数字0代替)和不可食用(数字1代替)同时把34组香肠样本划分为校正集(17组)和验证集(17组)。首先对光谱数据进行提纯去冗余信息,对其进行最小分离变换(MNF),提取纯净端元(PPI),最后进行N维可视化变换(n-D Visualizer),通过所得平均光谱的包络分析,得到两个有效光谱分析区间,即500nm^600nm和775nm^950nm。结合理化实验所测得的亚硝酸盐、过氧化值、挥发性盐基氮含量,建立偏最小二乘回归模型进行回归分析,所得模型的交叉验证均方根误差(RMSECV)分别为0.388、0.60、0.878,使用模型对验证集样本进行预测。最后建立支持向量机分类模型,分别通过特征波段值和预测指标值两种方式对验证集样本进行可食用性判别,结果表明利用回归模型预测数据所得到的分类建模准确率较高,为82.3%。
- 陈晓东郭培源
- 关键词：偏最小二乘法支持向量机分类
- 基于主成分分析法提取高光谱图像特征检测香肠亚硝酸盐含量被引量：8
- 2016年
- 针对香肠中硝酸盐含量,提出基于高光谱的无损快速检测。采集400~1 000 nm范围内45组香肠样品高光谱数据,进行主成分分析(principal component analysis,PCA),择优选取主成分图像3(principal component 3,PC3)作为研究对象,并得到4个特征波长,分别为402.47、483.04、642.27、961.82 nm。通过特征波长与波谱对比,最终采用800~950 nm范围内的波长进行亚硝酸盐定量分析建模。结合样品感兴趣区域平均光谱和理化检验结果,采用偏最小二乘回归和遗传算法优化的人工神经网络进行定量分析建模。结果显示:偏最小二乘回归模型的决定系数R^2为0.899,交互验证均方根误差(root mean square error of cross-validation,RMSECV)为0.291,遗传算法优化的神经网络模型的决定系数R^2为0.918,RMSECV为0.365,随着样品数增多,神经网络的建模效果会越来越优于偏最小二乘回归建模。
- 陈晓东郭培源
- 关键词：亚硝酸盐偏最小二乘法人工神经网络算法
- 基于近红外光谱的散养土鸡与笼养肉鸡的营养成分预测被引量：3
- 2015年
- 目的建立土鸡与肉鸡的蛋白质、脂肪含量快速预测模型。方法收集土鸡与肉鸡新鲜样本各30份,取其中各20份样品,应用近红外光谱分析技术和区间最小二乘法建立蛋白质、脂肪的定量分析模型;然后对剩余样品进行预测,并进行误差分析。结果土鸡与肉鸡的蛋白质模型相关系数分别是0.978和0.963,内部交叉验证均方差(RMSECV)分别为0.197和0.201;脂肪模型的相关系数分别为0.946和0.952,RMSECV值分别为0.318和0.149。预测中,蛋白质预测结果与实测结果误差平均为0.193和0.214,标准差为0.098和0.065;脂肪预测结果与实测结果的误差平均值分别为0.318和0.149,标准差分别为0.072和0.103。结论通过预测结果与实测结果比较,发现差异并不显著,标准方差在10%及以下,并且预测模型的相关系数越大,预测结果越准确,说明了近红外光谱技术与区间最小二乘法预测模型的可行性、准确性、快速便捷性,能够为市场土鸡肉与肉鸡肉的鉴别提供快捷有效的方法。同时,为提高预测结果的准确性,需采用尽量多的样品建立预测模型。
- 邢素霞郭培源向灵孜梁超群
- 关键词：鸡肉品质近红外光谱脂肪
