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公开(公告)号:CN114624402A
公开(公告)日:2022-06-14
申请号:CN202210109731.4
申请日:2022-01-28
IPC分类号: G01N33/02 , G01N21/29 , G01N21/359 , G01N21/47 , G06N3/04 , G06N3/08 , G06Q10/04 , G06Q10/06
摘要: 本发明属于食品品质检测技术领域,具体为一种基于近红外光谱的螺蛳粉酸笋品质评价方法,包括:将样品划分为校正集和验证集;对螺蛳粉酸笋样品进行感官评分;对样品进行红外光谱扫描获取近红外光谱数据;对近红外光谱数据进行预处理;应用siPLS法将预处理后的全部光谱数据均等划分为10~24个光谱子区间,筛选出与样品品质密切相关的最佳光谱子区间;将上述得到的最佳光谱子区间进行主成分分析,以主成分数为输入值,以柳州螺蛳粉酸笋品质为输出值,应用Jordan‑Elman nets人工神经网络方法建立柳州螺蛳粉酸笋品质近红外光谱预测模型。本发明在不破坏样品的前提下,实现了对柳州螺蛳粉酸笋品质的快速、准确评价。
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公开(公告)号:CN114624402B
公开(公告)日:2023-06-27
申请号:CN202210109731.4
申请日:2022-01-28
IPC分类号: G01N33/02 , G01N21/29 , G01N21/359 , G01N21/47 , G06N3/04 , G06N3/08 , G06Q10/04 , G06Q10/0639
摘要: 本发明属于食品品质检测技术领域,具体为一种基于近红外光谱的螺蛳粉酸笋品质评价方法,包括:将样品划分为校正集和验证集;对螺蛳粉酸笋样品进行感官评分;对样品进行红外光谱扫描获取近红外光谱数据;对近红外光谱数据进行预处理;应用siPLS法将预处理后的全部光谱数据均等划分为10~24个光谱子区间,筛选出与样品品质密切相关的最佳光谱子区间;将上述得到的最佳光谱子区间进行主成分分析,以主成分数为输入值,以柳州螺蛳粉酸笋品质为输出值,应用Jordan‑Elman nets人工神经网络方法建立柳州螺蛳粉酸笋品质近红外光谱预测模型。本发明在不破坏样品的前提下,实现了对柳州螺蛳粉酸笋品质的快速、准确评价。
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