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便携式近红外光谱食品快速检测与建模一体化系统和方法: 本发明公布了一种便携式近红外光谱食品快速检测与建模一体化系统和方法，包括小型近红外光谱仪、android智能手机、驱动模块；通过Y型数据线进行连接。本发明利用智能手机，对近红外光谱小型仪器进行二次软件开发，实现对采集到的...; 刘翠玲于重重胡玉君刘玉森周子彦孙晓荣赵琦; 文献传递

芝麻油品质检测方法的研究现状与分析被引量：3: 2014年; 针对近些年来芝麻油掺伪现象日益严重的问题,对目前采用的芝麻油品质检测方法及其研究现状进行了综述分析。主要介绍了常用的显色法、色谱法、光谱法、电子鼻技术以及一些联用的方法在芝麻油掺伪检测中的研究现状,通过检测脂肪酸、甘三酯、芝麻林素、芝麻酚等特征物质来实现芝麻油品质的有效检测。; 赵薇刘翠玲孙晓荣位丽娜苗雨晴胡玉君; 关键词：芝麻油掺伪色谱法光谱法电子鼻

基于红外衰减全反射光谱的面粉种类快速鉴别被引量：2: 2015年; 研究提出基于支持向量机(support vector machine,SVM)算法结合红外衰减全反射光谱对不同种类的面粉进行快速分类。实验随机采集富强粉、精制雪花粉、麦芯粉及面包粉4种共139份常见面粉红外衰减全反射光谱,运用马氏距离筛选异常样本,并建立SVM模型对待测样本进行预测。实验采用二叉树SVM模型识别面粉种类,并通过网格法优化核函数参数,结果显示:富强粉、精制雪花粉、麦芯粉及面包粉的识别准确率分别为100%、100%、75%和85.71%,模型平均识别准确率为90.177 5%。结果表明,利用红外光谱结合SVM算法快速识别面粉种类是准确可行的。; 窦颖孙晓荣刘翠玲位丽娜胡玉君; 关键词：面粉支持向量机

便携式近红外光谱食品建模与快速检测一体化方法和系统: 本发明公布了一种便携式近红外光谱食品建模与快速检测一体化方法及其系统，在windows系统下对便携式近红外光谱仪进行二次开发，通过校正集食品样本的组分指标参数的浓度参考值和近红外光谱数据建立食品检测校正模型，再通过校正模...; 刘翠玲于重重胡玉君孙晓荣窦森磊

基于近红外光谱技术的小麦粉灰分含量检测方法研究被引量：5: 2015年; 采用近红外光谱技术建立小麦粉灰分含量的快速检测方法。使用两种不同的近红外光谱仪器采集小麦粉的近红外光谱数据,以常规分析法的测定值作为建模数据,采用偏最小二乘(PLS)回归分析法建立小麦粉灰分的定量分析模型,比较两种不同的近红外光谱仪器扫描的小麦粉近红外光谱图对模型的影响。结果表明,MicroNIR-1700近红外光谱仪扫描的谱图所建校正集模型的相关系数R^2为90.69,均方根误差(RMSECV)为0.031 2,预测集模型的均方根误差(RMSEP)为0.021 7;VERTEX70傅里叶变换近红外光谱仪扫描的谱图所建校正集模型的相关系数R^2为89.40,均方根误差(RMSECV)为0.035 0,预测集模型的均方根误差(RMSEP)为0.036 6。两种仪器都能用于小麦粉光谱采集,并进行灰分含量快速检测,MicroNIR-1700在小麦粉灰分检测方面有更好的应用。; 刘翠玲胡玉君孙晓荣窦颖; 关键词：近红外光谱偏最小二乘法灰分

基于近红外光谱的小麦粉湿面筋含量检测被引量：6: 2015年; 本文应用近红外光谱法测定小麦粉中湿面筋含量.对小麦粉的近红外光谱图进行消除常数偏移量、多元散射校正、减去一条直线三种预处理方法,用偏最小二乘法建立小麦粉的近红外光谱图与湿面筋含量之间的关系模型,并预测小麦粉中湿面筋含量.实验结果显示减去一条直线预处理后的模型评价指标最优,模型的相关系数R2为93.4,模型交互验证后的均方差为0.51,预测结果的均方根误差为0.456.实验结果表明,近红外光谱法能够用于小麦粉湿面筋含量的测定.; 胡玉君刘翠玲窦森磊孙晓荣; 关键词：近红外光谱湿面筋偏最小二乘法

便携式近红外光谱食品建模与快速检测一体化方法和系统: 本发明公布了一种便携式近红外光谱食品建模与快速检测一体化方法及其系统，在windows系统下对便携式近红外光谱仪进行二次开发，通过校正集食品样本的组分指标参数的浓度参考值和近红外光谱数据建立食品检测校正模型，再通过校正模...; 刘翠玲于重重胡玉君孙晓荣窦森磊; 文献传递

近红外光谱奇异样本剔除方法研究被引量：21: 2014年; 采用近红外光谱分析技术建立面粉校正模型,对面粉中灰分含量进行定量分析,并对异常样本进行剔除.试验中采用马氏距离法和蒙特卡洛采样法分别对异常样本进行了剔除,结果表明:用马氏距离法剔除异常样本,当权重系数为1.5,剔除样本数为3时,得到最好结果,相关系数(R2)为92.67,交互验证均方差RMSECV为0.048 5;MCCV法剔除异常样本,剔除样本数为3,得到最好结果,相关系数(R2)为94.64,交互验证均方差RMSECV为0.041 1.故马氏距离法剔除异常样本能在一定程度上提高校正模型的精度和预测精度,但MCCV法剔除异常样本后模型精度和预测精度优于马氏距离法.; 刘翠玲胡玉君吴胜男孙晓荣窦森磊苗雨晴窦颖; 关键词：近红外光谱灰分

基于近红外光谱的芝麻油酸价含量的预测被引量：6: 2014年; 采用近红外光谱分析技术对芝麻油的酸价含量进行检测,避免了传统的化学方法缺陷,同时在不破坏样品的前提下极大地提高了检测效率。对39个芝麻油样本的酸价光谱图进行光谱预处理优化,并选择适当的光谱范围,采用偏最小二乘法(PLS)和BP神经网络算法进行了定量分析研究。结果表明,在所选定的样本和光谱范围内,PLS和BP神经网络算法均可以用于芝麻油酸价含量的预测,采用PLS模型的预测均方根误差(RMSEP)为0.058;用BP神经网络预测的RMSEP为0.148 8,偏最小二乘法建模相对于一般的BP网络建模方法更具有较好的建模预测效果。; 胡玉君刘翠玲孙晓荣赵薇位丽娜; 关键词：近红外光谱偏最小二乘法 BP神经网络

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胡玉君