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公开(公告)号：CN103487466A
公开(公告)日：2014-01-01
申请号：CN201310323358.3
申请日：2013-07-30
Applicant: 中国标准化研究院
Abstract: 一种基于遗传算法的支持向量机分类器参数选择的蜂蜜检测方法，其特征在于所述遗传算法的基本运算过程：1)数据初始化：设置最大进化代数，随机生成的个体数及其所构成的群体。选择个体数20个，最大迭代次数100代。2)个体评价：计算群体中各个个体的适应度，本申请中适应度为样本分类的准确率。3)选择运算:利用选择算子对群体中的各个个体进行随机选择。本申请中利用轮盘赌法结合个体评价的准确率对个体进行选择，从而将适应度较高的个体信息可以遗传到下一代。4)交叉运算：利用交叉算子对个体中的个体进行叠加重组产生新的个体，集成上代个体中的特征信息。5)变异运算：利用变异算子对个体按概率进行随机变异。群体经过选择、交叉、变异运算之后得到下一代群体。6)终止判断:若迭代次数达到最大代数或适应度达到所需要求则停止迭代。
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公开(公告)号：CN111024905B
公开(公告)日：2022-06-07
申请号：CN201911272387.5
申请日：2019-12-11
Applicant: 中国标准化研究院
Abstract: 本发明涉及三叉神经风味感官评价的领域，具体而言，提供了一种用于三叉神经风味喜好度测试的系列参比样及其制备方法和测试方法。本发明提供的系列参比样包括底酱，以及，辣椒油树脂或花椒油树脂。产品形式是真实食品，相比于目前常用的溶液形式的参比样，不容易产生排斥性，接受性高，有利于后期喜好度测试的开展；参比样的辣度值或麻度值符合感官评价标准，每个产品强度实施精准控制。基于本发明的系列参比样本发明还提供了一种三叉神经风味喜好度的测试方法，更贴近现代消费者饮食习惯，让风味测试过程如同真实食品品尝过程，减弱了测试过程中消费者的排斥感，提高了测试精准度。
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公开(公告)号：CN110892976A
公开(公告)日：2020-03-20
申请号：CN201911299472.0
申请日：2019-12-16
Applicant: 中国标准化研究院
IPC: A23L27/10
Abstract: 本发明提供了一种麻味提取物及其制备方法，涉及植物原材料提取技术领域。上述麻味提取物，按质量份数计，原料包括：甘肃伏椒30～45份、四川南椒30～45份、陕西大红袍花椒5～15份和云南大红袍花椒5～15份。发明人基于多年对全国各花椒主产区红花椒原料中麻味物质含量及组成的研究基础，通过不同红花椒原料选择及科学复配，本发明所述的花椒麻味提取物具有麻感浓郁、低苦涩感等优势。此外，经动物实验证明还具有良好的脂质调节功效。
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公开(公告)号：CN104749219B
公开(公告)日：2017-09-12
申请号：CN201310323321.0
申请日：2013-07-30
Applicant: 中国标准化研究院
Abstract: 一种基于粒子群算法的支持向量机分类器参数选择的蜂蜜检测方法，其特征在于初始化随机个体，通过计算当前个体适应度函数值与群体最优适应值间差距进行个体变更，相比于遗传算法，粒子群算法收敛更快，在6代左右就达到最优点，优化结果为：训练集最高准确率为91.25%，c=32.3362，r=0.0100，此条件下，预测准确率为88.61%，其中油菜蜜21/23，椴树蜜14/17，洋槐蜜36/39。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN103575764B
公开(公告)日：2015-12-23
申请号：CN201310323226.0
申请日：2013-07-30
Applicant: 中国标准化研究院
Abstract: 一种基于支持向量机算法优化的蜂蜜检测方法，选择5种不同蜜源作为研究样品，分别为：1）油菜蜜，采自西部地区的重庆涪陵区和永川区；2）荔枝蜜，采自华南地区的广西南宁；3）荆条蜜，采自华北地区的北京密云等地；4）洋槐蜜，采自华东的山东莱阳；5）椴树蜜，采自东北的吉林敦化及黑龙江哈尔滨；利用气敏传感器阵列与不同挥发性成分的吸附差异对待测样品蜂蜜进行检测；其中蜂蜜挥发性成分与传感器特征吸附后，改变半导体传感器表层电流强度，通过数字转换，获得各样品的响应曲线，从而对样品进行检测分析利用提取出的电子鼻特征信息建立支持向量机判别模型，对不同蜜源的样本进行分类。
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公开(公告)号：CN103487463B
公开(公告)日：2015-12-23
申请号：CN201310323104.1
申请日：2013-07-30
Applicant: 中国标准化研究院
IPC: G01N27/00
Abstract: 一种基于网格优化的支持向量机分类器参数选择的蜂蜜检测方法，其特征在于网格优化利用穷举法，在预先估计的取值范围内按一定的步长对范围内的所有点进行逐个搜索，确定最终最优参数，以2为底数，在2-4到210间对r和c进行穷举搜索。当c=5.2780，r=0.1088时，训练集样本判别准确率最高，为96.25%，在此条件下，建立模型，利用预测集进行检验。最终判别准确率为96.20%，样本76/79，其中油菜蜜23/23，椴树蜜16/17，洋槐蜜37/39。
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公开(公告)号：CN103575764A
公开(公告)日：2014-02-12
申请号：CN201310323226.0
申请日：2013-07-30
Applicant: 中国标准化研究院
Abstract: 一种基于支持向量机算法优化的蜂蜜检测方法，选择5种不同蜜源作为研究样品，分别为：1）油菜蜜，采自西部地区的重庆涪陵区和永川区；2）荔枝蜜，采自华南地区的广西南宁；3）荆条蜜，采自华北地区的北京密云等地；4）洋槐蜜，采自华东的山东莱阳；5）椴树蜜，采自东北的吉林敦化及黑龙江哈尔滨；利用气敏传感器阵列与不同挥发性成分的吸附差异对待测样品蜂蜜进行检测；其中蜂蜜挥发性成分与传感器特征吸附后，改变半导体传感器表层电流强度，通过数字转换，获得各样品的响应曲线，从而对样品进行检测分析利用提取出的电子鼻特征信息建立支持向量机判别模型，对不同蜜源的样本进行分类。
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公开(公告)号：CN103499663A
公开(公告)日：2014-01-08
申请号：CN201310323247.2
申请日：2013-07-30
Applicant: 中国标准化研究院
Abstract: 一种基于遗传算法的龙井茶品质检测等级模型中传感器的选择方法，应用方差分析的原理，把每根传感器当作一个因素，不同样品的响应当作水平，进行方差齐性检验，保证数据满足方差分析的条件，应用SPSS数据分析软件对所有等级样品的传感器数据分别进行单因素方差分析计算F值，F值表明同一传感器对不同类样品的区分能力，F值越大，区分度则越大。
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公开(公告)号：CN103499608A
公开(公告)日：2014-01-08
申请号：CN201310323337.1
申请日：2013-07-30
Applicant: 中国标准化研究院
IPC: G01N27/00
Abstract: 一种基于蚁群算法的表征蜂蜜差异性智能嗅觉图谱特征提取方法，蚁群算法属于启发式特征选择方法，利用算法的自动迭代进化，对特征点选择进行自动寻优，直到获得最优结果，其特征在于将蚁群算法应用于特征点的选择，算法模拟遗传算法。利用各特征点选择后的Bayes判别准确率以及所选择的特征点数为适应性函数，寻求最优的向量组合，该算法主要创新点包括：（a）将特征点选择数加入适应函数中，并设定代价参数，通过参数调节，可以根据需要对特征点数和判别准确率进行取舍；（b）为避由于特殊点导致的更新方向错误，设置最优集，以最优集合代替单一最优点进行选择；（c）信息素更新程度与适应函数提高成正比，算法优化效果好，则更新幅度增大；（d）为加快计算速度，对效果较差的向量加快挥发速度，减小信息素浓度，减小其对后期计算干扰。
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