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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

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

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

基于模拟退火算法优化波长的面粉品质检测被引量：8: 2016年; 模拟退火算法(simulated annealing algorithm,SAA)是一种随机搜索、全局优化算法,为提高近红外光谱检测面粉品质模型的准确度与稳健性,实验提出基于SAA优化波长,再结合偏最小二乘(partial least squares,PLS)法建模预测的定量模型,并对SAA中冷却进度表参数设置进行对比分析。实验依据面粉中灰分含量梯度,随机选取126份样本的近红外光谱建立SAA-PLS模型。结果发现,SAA从2 074个波数优选出70个波数,结合PLS建立的定量模型相关系数为0.976 0,交互验证均方根误差(root mean square error of cross validation,RMSECV)为0.022,预测均方根误差(root mean square error of prediction,RMSEP)为0.030 1,全谱建立的PLS模型相关系数为0.778 5,RMSECV为0.066 6,RMSEP为0.076 8。结果表明,基于SAA优化特征谱区,建立灰分定量模型是可行的,且准确度与稳健性明显优于全谱定量分析模型。; 窦颖孙晓荣刘翠玲肖爽; 关键词：模拟退火算法偏最小二乘法面粉近红外光谱

基于拉曼光谱技术的面粉品质快速检测被引量：11: 2014年; 由于目前国标法检测面粉水分、灰分以及湿面筋等品质参数的方法费时、费力,研究提出基于拉曼光谱分析技术建立面粉中水分、灰分和湿面筋的定量分析研究。实验随机采集100份不同种类的古船面粉样本,采集样本的拉曼光谱,运用光谱预处理方法结合偏最小二乘法建立分析模型,所建立的水分(含量取值范围为13.3%~15.4%)、灰分(含量取值范围为0.46%~0.85%)和湿面筋(含量取值范围为28%~36.8%)定量模型的相关系数分别达到0.945 66、0.993 39、0.981 65,校正均方根误差分别为0.145、0.012 6、0.456。结果表明,通过拉曼光谱技术实现面粉品质快速、无损、高效的检测可行且具有较大的发展空间。实验还通过新旧面粉的拉曼光谱,建立2013年与2014年生产面粉的距离匹配分析模型,实现过期面粉的快速鉴别,实验准确率达100%。; 窦颖孙晓荣刘翠玲赵浩然; 关键词：面粉拉曼光谱偏最小二乘法

基于光谱预处理结合遗传算法优化波长的面粉水分快速检测被引量：3: 2017年; 基于光谱预处理及遗传算法(genetic algorithm,GA)法优化波长,再结合偏最小二乘(partial least squares,PLS)法建立面粉中水分的定量分析模型,对比在不同预处理方法下相关系数R^2、校正标准差(root mean square error of calibration,RMSEC)、预测标准偏差(root mean square error of prediction,RMSEP)3个指标,随机选择130份样本建立预处理+GA+PLS定量分析模型,实验结果为R^2从0.955 2提高到0.977 7、RMSEC从0.375 8降低到0.245 3、RMSEP从0.268降低到0.264。结果表明基于光谱预处理结合GA优化波长来定量分析面粉中水分含量是可行的,且准确性和误差度皆优于无优化模型。; 孙晓荣周子健刘翠玲付新鑫窦颖; 关键词：光谱预处理遗传算法近红外光谱偏最小二乘法面粉水分

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窦颖