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徐莹莹

作品数:3 被引量:24H指数:3
供职机构:北京工商大学计算机与信息工程学院更多>>
发文基金:北京市自然科学基金北京市优秀人才培养资助更多>>
相关领域:轻工技术与工程自动化与计算机技术更多>>

文献类型

  • 3篇中文期刊文章

领域

  • 3篇轻工技术与工...
  • 1篇自动化与计算...

主题

  • 3篇近红外
  • 3篇近红外光
  • 3篇近红外光谱
  • 3篇光谱
  • 3篇红外
  • 3篇红外光
  • 3篇红外光谱
  • 2篇酸值
  • 2篇过氧化值
  • 1篇用油
  • 1篇食用
  • 1篇食用油
  • 1篇偏最小二乘
  • 1篇最小二乘
  • 1篇近红外光谱仪
  • 1篇灰分
  • 1篇灰分含量
  • 1篇光谱预处理
  • 1篇红外光谱仪
  • 1篇GOLAY

机构

  • 3篇北京工商大学

作者

  • 3篇刘翠玲
  • 3篇徐莹莹
  • 2篇吴静珠
  • 2篇孙晓荣
  • 1篇尹唯佳

传媒

  • 1篇食品工业科技
  • 1篇光谱学与光谱...
  • 1篇食品科学技术...

年份

  • 1篇2019
  • 2篇2017
3 条 记 录,以下是 1-3
排序方式:
迁移学习在食用油光谱模型转移中的应用被引量:4
2019年
由不同光谱仪器采集的光谱数据建立的模型在共享使用时,会出现模型失效问题,使得模型的利用率低,不利于光谱行业的发展需要。尝试采用迁移学习方法探究在食用油酸值和过氧化值2个指标上的模型转移。实验样本为大豆油、花生油、芝麻油和玉米油共50个食用油样本;实验仪器为VERTEX70傅里叶红外光谱仪和AntarisⅡ傅里叶近红外光谱仪(包含光纤探头和透射探头)。以不同的仪器组合设计了3组实验,采用偏最小二乘法建立近红外光谱定量分析模型,进行了模型转移研究。以第一组实验为例,经过迁移学习后建立的酸值和过氧化值模型的相关系数,由0.068419和-0.371980上升至0.730980和0.819040;校正均方根误差系数由0.358180和0.090110下降至0.192480和0.032720。实验表明,迁移学习可以有效地缓解模型失效问题,提高了模型的泛化能力。该研究可为光谱分析模型的广泛应用提供新的思路。
刘翠玲周子彦李天瑞徐莹莹孙晓荣吴静珠
关键词:近红外光谱食用油酸值过氧化值
直接标准化算法在食用油酸值和过氧化值上的近红外光谱模型转移的研究被引量:9
2017年
良好的食用油品质的近红外光谱定量分析模型以及不同仪器间的模型共享,能够提高模型间的利用率,可以满足食用油行业的发展需要。目的是探究直接标准化算法在食用油酸值和过氧化值两个指标上的模型转移。实验样本为大豆油、花生油、芝麻油、玉米油共计50个样本。实验仪器为VERTEX 70傅里叶红外光谱仪和AntarisⅡ傅里叶近红外光谱仪(包含光纤探头和透射探头)。一共进行了三组实验,第一组选取主仪器VERTEX 70和从仪器AntarisⅡ(光纤探头部件);第二组选取主仪器VERTEX 70和从仪器结合主仪器AntarisⅡ(透射部件),第三组选取主仪器AntarisⅡ(透射部件)和AntarisⅡ(光纤部件)。利用直接标准化算法,结合主仪器上的偏最小二乘法校正模型,针对从仪器上的食用油酸值和过氧化值的近红外光谱模型,进行了模型转移研究。研究表明,在同为光纤探头扫描的实验仪器VERTEX 70和AntarisⅡ(光纤探头部件)间,模型转移前酸值和过氧化值预测均方差分别为54.675 6和1 912.219 4,使用直接标准化算法后预测均方差分别下降到0.560 13和4.836。在食用油酸值和过氧化值指标上直接标准化算法对相同原理的仪器有较好的转移效果。与过氧化值相比直接标准化算法在酸值指标上的模型转移效果较好。该研究结果对于食用油品质的快速分析模型的广泛应用具有重要意义。
刘翠玲李天瑞位丽娜徐莹莹吴静珠
关键词:近红外光谱酸值过氧化值
光谱预处理对便携式近红外光谱仪快速检测小麦粉灰分含量的影响被引量:12
2017年
为了实现便携式近红外光谱仪现场快速分析小麦粉中灰分的含量,对125个小麦粉样本扫描并进行多种预处理后,建立了基于偏最小二乘(PLS)的定量分析模型。探讨了基线校正(Baseline)、矢量归一化(Normalize)、SavitskyGolay卷积平滑法、导数、标准正态变量变换(Standard Normal Variate Correction,SNV)以及多元散射校正(Multiplicative Scatter Correction,MSC)这六种预处理方法及其组合方式对建模的影响。结果表明:矢量归一化+Savitsky-Golay滤波平滑法是最佳预处理方法,相应建立的小麦粉灰分含量最佳模型的校正决定系数R_c^2为0.947,交叉验证决定系数R^2v为0.896,校正均方根误差(RMSEC)为0.026,交叉验证均方根误差(RMSECV)为0.037,预测均方根误差(RMSEP)为0.026。无预处理模型的校正决定系数为0.873,交叉验证决定系数为0.832,校正均方根误差为0.044,交叉验证均方根误差0.051,预测均方根误差为0.056;相较于无预处理模型,最佳模型的预测精度和稳健性有了很大的提高。
王赋腾孙晓荣刘翠玲徐莹莹尹唯佳
关键词:偏最小二乘灰分
共1页<1>
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