-
公开(公告)号：CN109598245B
公开(公告)日：2023-02-07
申请号：CN201811491929.3
申请日：2018-12-07
申请人： 上海理工大学
IPC分类号： G06F18/24 , G06F18/213 , G06F18/10 , G06N3/0464 , G06N3/08
摘要： 本发明提供一种基于1D‑CNN的食用油横向弛豫衰减曲线信号特征提取方法，包括如下步骤：采用低场核磁共振设备与CPMG序列采集多个种类已知的食用油原始信号数据文件，而后分别读取CPMG原始信号数据文件作为训练集的第一原始信号数据与测试集的第二原始信号数据；将两个原始信号数据绘制成横向弛豫衰减曲线并对其进行衰减截止点的判断，并根据衰减截止点对两个原始信号数据进行信号截取，得到不包含噪声的训练集的第一去噪信号数据与测试集的第二去噪信号数据；将两个去噪信号数据进行归一化处理，得到两个归一化信号数据；将训练集归一化信号数据用于构建一维卷积神经网络模型即CNN模型后将测试集归一化信号数据输入进行测试，得测试集中的食用油的种类标签。
-
公开(公告)号：CN109598245A
公开(公告)日：2019-04-09
申请号：CN201811491929.3
申请日：2018-12-07
申请人： 上海理工大学
摘要： 本发明提供一种基于1D-CNN的食用油横向弛豫衰减曲线信号特征提取方法，包括如下步骤：采用低场核磁共振设备与CPMG序列采集多个种类已知的食用油原始信号数据文件，而后分别读取CPMG原始信号数据文件作为训练集的第一原始信号数据与测试集的第二原始信号数据；将两个原始信号数据绘制成横向弛豫衰减曲线并对其进行衰减截止点的判断，并根据衰减截止点对两个原始信号数据进行信号截取，得到不包含噪声的训练集的第一去噪信号数据与测试集的第二去噪信号数据；将两个去噪信号数据进行归一化处理，得到两个归一化信号数据；将训练集归一化信号数据用于构建一维卷积神经网络模型即CNN模型后将测试集归一化信号数据输入进行测试，得测试集中的食用油的种类标签。
-
公开(公告)号：CN108991124A
公开(公告)日：2018-12-14
申请号：CN201810863580.5
申请日：2018-08-01
申请人： 上海理工大学
IPC分类号： A23C11/06
摘要： 本发明涉及一种固体豆浆，含有豆浆、鸡蛋蛋清、炼乳，该固体豆浆的制备步骤：（1）将大豆以1：10重量份的比例与矿泉水混合磨成豆浆；（2）取500ml豆浆小火煮开，放凉备用；（3）碗中放入三个鸡蛋蛋清、3-5g白砂糖，搅匀至糖溶解；（4）待豆浆稍凉后，把豆浆皮刺破，将500ml豆浆慢慢倒入装有三个鸡蛋蛋清的大碗，将豆浆与炼乳的重量份的比例为10:1的炼乳缓慢加入，搅拌均匀，再沿碗边缓缓倒回留有豆浆皮的碗；（5）加入若干蜜红豆，隔水蒸煮约20分钟，焖至5分钟；（6）待凉后，封盖放入冰箱冷藏，待全部凝结后形成可食用的固体豆浆。便于售卖和运输；并且制备工艺简单，方便食用，以较低的价格为人们的生活提供极大的便利。
-
-
搜索结果
3 条记录 (耗时 0.037 秒)
