【摘 要】
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针对现有的食用油检测技术无法快速、准确地识别市售食用油的问题,提出了一种快速辨识食用油的方法.采用激光诱导荧光技术(LIF)获取油样的荧光光谱数据,然后采用主成分分析法
【机 构】
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安徽理工大学电气与信息工程学院,安徽淮南232001
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针对现有的食用油检测技术无法快速、准确地识别市售食用油的问题,提出了一种快速辨识食用油的方法.采用激光诱导荧光技术(LIF)获取油样的荧光光谱数据,然后采用主成分分析法提取光谱数据的特征信息,之后采用飞蛾-扑火优化器和核极限学习机相结合的算法建立多元分类学习模型,最后用该模型识别油样的类别.实验油样选取5种样本,每种样本采集150组荧光光谱,然后随机抽取600个样本用于学习模型的训练,剩余的150个用于测试训练好的模型.结果 表明:在测试集上的平均分类准确率方面,该模型与极限学习机、反向传播神经网络相差不大,但该模型分类准确率的标准差远小于其他两种模型.这说明所建模型具有较稳定的分类性能,可以满足快速鉴别食用油的要求.
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