【摘 要】
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牛奶因其富含营养且易被吸收的特点深受广大消费者的喜爱。随着奶制品消费需求的不断增加,牛奶市场不断扩大,但是随之也出现了奶源识别模糊、奶品质量良莠不齐的问题。目前,牛奶检测方法主要分为物理观察法与理化成分分析法。其中,物理观察法主要是通过感官进行评定,易受个人经验因素影响,从而降低检测准确率;理化成分分析法主要为近红外光谱、微量元素分析法等,测量工序繁琐,价格昂贵且费时费力。针对以上检测方法的缺陷,
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牛奶因其富含营养且易被吸收的特点深受广大消费者的喜爱。随着奶制品消费需求的不断增加,牛奶市场不断扩大,但是随之也出现了奶源识别模糊、奶品质量良莠不齐的问题。目前,牛奶检测方法主要分为物理观察法与理化成分分析法。其中,物理观察法主要是通过感官进行评定,易受个人经验因素影响,从而降低检测准确率;理化成分分析法主要为近红外光谱、微量元素分析法等,测量工序繁琐,价格昂贵且费时费力。针对以上检测方法的缺陷,本文设计了一种基于机器嗅觉技术的牛奶检测系统,选取来自河北省不同牛场的牛奶样本为研究对象,构建了牛场分类模型和牛奶成分估算模型,以实现奶源鉴别、牛奶品质预估和奶牛疾病预判。本文主要内容如下:首先,介绍了机器嗅觉检测原理,并根据此原理设计了基于七种金属氧化物半导体传感器的机器嗅觉检测系统,该系统主要包含气敏传感器阵列、气体采集模块以及数据采集模块三大部分,分别利用DHI中心的检测设备和本文设计的机器嗅觉检测设备采集牛奶成分含量数据和嗅觉数据,对所获取的嗅觉数据进行预处理与特征提取,并介绍了特征降维方法。其次,实现基于牛奶嗅觉数据的牛场分类,先对嗅觉数据进行特征降维处理,分析PCA、LDA两种降维方式下的降维结果,介绍集成学习算法原理、四种基分类模型原理及参数设置,设计Stacking集成模型,并探究多特征融合数据的分类效果,选择最优特征组合以弥补单一特征的不足,为避免过拟合,采用交叉验证的方法进行模型的训练和验证,最终得到五种算法模型的F1micro得分,比较和评估各模型的分类结果,选择最优分类模型。最后,实现基于牛奶嗅觉数据的牛奶品质预估和奶牛疾病预判,选取牛奶主要成分乳脂率、蛋白率、体细胞数作为模型的估算目标,选择四种基回归模型并设计Stacking集成模型,得到五种算法模型的估算结果,分析估算值与真实值之间的误差曲线,并采用平均绝对误差、均方误差、决定系数、平均绝对百分比误差、对称平均绝对百分比误差五种评价指标验证估算结果的有效性和准确性,最终选择最优估算模型,并根据所获取的成分指标进行牛奶品质预估和奶牛疾病预判。
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