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公开(公告)号：CN120030290A
公开(公告)日：2025-05-23
申请号：CN202411611931.5
申请日：2024-11-12
Applicant: 南京农业大学
IPC: G06F18/15 , G01N21/35 , G01N21/3563 , G06F18/2431 , G06F18/2113 , G06F18/2131 , G06F123/02
Abstract: 本发明提供了一种基于机器学习结合傅里叶变换红外光谱检测大米糊化特性的方法，通过获取不同品种大米在中红外波段的光学信号以及按照传统方法测定的糊化特征值，利用平滑(Savitzky‑Golay)方法对采集光学信号预处理后，基于机器学习和特征波段挑选算法构建了一种大米糊化温度、峰值时间、峰值粘度、最低粘度、冷胶粘度、崩解值、回生值、消减值的评估模型，实现仅以光学特性参数对大米糊化特性的有效预测。此方法仅通过对大米进行傅里叶变换红外光谱的采集，即可评估大米的糊化特性，为食品加工企业实现快速、高效、稳定的产品品质监控提供技术支持。这为食品加工企业提供了一种快速、高效且稳定的品质监控技术支持，使得生产过程中的品质控制更加便捷和准确。通过这种技术，企业能够及时调整生产参数，以确保产品的一致性和优良品质。
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公开(公告)号：CN119598298A
公开(公告)日：2025-03-11
申请号：CN202411611921.1
申请日：2024-11-12
Applicant: 南京农业大学
IPC: G06F18/2411 , G01N21/359 , G01N21/3563
Abstract: 本发明提供了一种糙米蛋白质含量的近红外光谱快速评价方法。通过获取不同品种糙米在近红外波段下的光学信号以及按照传统方法测定的理化指标，利用平滑(Savitzky‑Golay)方法对采集光学信号预处理后，基于机器学习和特征波段挑选算法构建了一种糙米蛋白质含量的评估模型，实现仅以光学特性参数对糙米蛋白质含量的有效预测。此方法仅通过对糙米进行近红外光谱的采集，即可预测糙米的蛋白质含量，在食品加工企业中，该技术可以显著提高产品品质监控的效率与稳定性，支持实时在线检测，为企业提供高效、快速的质控方案，进而提高产品一致性，减少原材料浪费，提升生产效益。
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公开(公告)号：CN118937154A
公开(公告)日：2024-11-12
申请号：CN202410961460.4
申请日：2024-07-17
Applicant: 南京农业大学
IPC: G01N11/00 , G01N21/359 , G01N21/3577 , G01N21/47 , G01N21/59 , G16C20/70 , G16C20/30 , G16C10/00
Abstract: 本发明涉及了一种基于机器学习结合光学特性与蒙特卡洛模拟评估果泥流变特性的方法，通过获取不同组织粒子结构下(粒子浓度、粒子大小)苹果果泥在短波近红外波段的光吸收与光散射信号以及在1050nm下的蒙特卡洛模拟结果，利用标准正态变换方法对采集光学信号预处理后，基于支持向量机算法构建了一种苹果流变特性(稠度系数、表观粘度、弹性模量、粘性模量、屈服应力、损耗因子)的评估模型，实现仅以光学特性结合蒙特卡洛模拟对苹果果流变特性的有效预测。此方法仅通过对果泥进行光吸收、散射信号获取结合蒙特卡洛模拟，即可评估热加工过程中果泥的流变特性，为果泥加工企业实现快速、高效、稳定的产品质构品质监控提供技术支持。
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公开(公告)号：CN116754514A
公开(公告)日：2023-09-15
申请号：CN202310846822.0
申请日：2023-07-10
Applicant: 南京农业大学三亚研究院
IPC: G01N21/3563 , G01N21/359 , G06N20/10 , G06F17/18
Abstract: 本发明公开了本申请涉及了一种基于近红外光谱的带包装食品品质检测方法。即利用有限脉冲响应滤波、中值滤波和高斯空间滤波处理带包装食品的光谱信息，重建其光谱特征并进行归一化处理，最后采用连续投影算法和竞争性自适应重加权算法筛选出特征波段，结合测定的品质指标，分别构建最小二乘‑支持向量机模型。本申请实施例中以带包装芒果为例，利用所述方法建立了硬度、干物质含量、可溶性固形物含量和滴定酸度的回归预测模型，分别获得了3.05、2.31、2.61和2.94的残差预测偏差值，且模型决定系数均高于0.9。
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公开(公告)号：CN115015153A
公开(公告)日：2022-09-06
申请号：CN202210754530.X
申请日：2022-06-29
Applicant: 南京农业大学
IPC: G01N21/3563
Abstract: 本发明涉及了一种基于光谱重构技术的配方苹果果泥品质评估方法，通过采集单一品种苹果果泥及在复杂混合比例下的配方苹果果泥中红外光谱(FT‑IR)数据信号，利用多元曲率‑交替最小二乘(MCR‑ALS)算法分析构建单一苹果果泥与不同配方果泥的光学关联性参数体系，实现由单一品种苹果果泥光学信号向多种比例混合后的配方苹果果泥光谱数据重构模拟，经标准正态变换预处理后，构建支持向量机(SVM)回归模型，基于重构光谱预测配方果泥的品质特性(粘度、可溶性固形物、总酸、干物质、pH、糖)。此方法仅通过对单一品种苹果果泥进行快速FT‑IR光谱扫描识别，即可模拟评估多种混合配方果泥品质特性，为果泥加工企业在加工调配环节进行快速、高效、稳定的质量控制提供技术支持。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119804414A
公开(公告)日：2025-04-11
申请号：CN202411994807.1
申请日：2024-12-31
Applicant: 南京农业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于“生物静默”区双金属SERS纳米探针及其制备方法和应用，该传感器采用AuNS@4‑MBN@Ag‑aptamer作为纳米探针，Fe3O4@AuNPs‑cDNA(FA‑cDNA)作为磁性基底。在该传感器中，FA‑cDNA和AuNS@4‑MBN@Ag‑aptamer通过碱基互补配对作用形成FA‑cDNA‑aptamer‑AuNS@4‑MBN@Ag磁性配合物。“生物静默”区双金属纳米探针建立的SERS传感器在复杂基质环境中痕量CPF检测中具有重要的实际应用意义。
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公开(公告)号：CN119470298A
公开(公告)日：2025-02-18
申请号：CN202410564287.4
申请日：2024-05-08
Applicant: 南京农业大学
IPC: G01N21/31 , G01N21/359 , G01N21/3577 , G01N11/10 , G01N11/00 , G01N21/84
Abstract: 本发明涉及了一种基于光吸收与光散射特性评估果泥组织结构与粘弹度的方法，通过获取不同热处理条件下苹果果泥在可见‑近红外和短波近红外波段的光吸收与光散射信号，利用标准正态变换和Savitzky‑Golay平滑方法对采集光学信号预处理后，基于偏最小二乘回归算法构建了一种苹果泥组织结构(粒子面积、粒子周长)与粘弹度(粘度、粘弹性)的评估模型，实现仅以光学特性参数对苹果果泥组织结构和粘弹度的有效预测。此方法仅通过对果泥进行光吸收、散射信号获取，即可评估不同热处理件下果泥组织结构和粘弹度，为果泥加工企业实现快速、高效、稳定的产品质构品质监控提供技术支持。
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公开(公告)号：CN116754502A
公开(公告)日：2023-09-15
申请号：CN202310660618.X
申请日：2023-06-06
Applicant: 江苏益客食品集团股份有限公司 , 南京农业大学
IPC: G01N21/31 , G01N21/3563 , G01N21/359 , G01N21/3581 , G06T7/00 , G06T7/11 , G06V10/764
Abstract: 一种基于高光谱成像技术检测鸡胸肉木质化等级的方法，属于农产品无损检测领域，包括由触诊将鸡胸肉分为正常、轻微、中度和严重木质化四个等级，采集不同等级木质化鸡胸肉在400～1000nm和1000～2000nm波段的高光谱图像，通过感兴趣区域提取反射率信息，利用Autoscale、SNV、OSC、Smoothing、1‑st不同预处理方法处理鸡胸肉的光谱信息，构建基于全波长的PLS‑DA和SVM判别模型并挑选出最佳预处理方式。采用SPA、CARS以及UVE三种方法挑选特征波长，通过比较不同特征波长建模结果选择出单一波段的有效变量，然后使用光谱数据融合实现高光谱技术在鸡胸肉木质化等级分类上的应用。
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公开(公告)号：CN116482055A
公开(公告)日：2023-07-25
申请号：CN202310467422.9
申请日：2023-04-26
Applicant: 南京农业大学
IPC: G01N21/359 , G01N21/3563
Abstract: 本发明提供了一种基于便携式近红外光谱的多品种草莓品质评价方法，包括：将待测草莓的近红外光谱信息输入至训练好的评价模型中，得到评价结果；评价模型的构建方法包括：测定样本草莓近红外光谱和关键品质指标数据；基于层次分析法计算各关键品质指标的权重；分别制定各个品种草莓关键品质指标得分标准；分别结合各个品种样本草莓关键品质指标和近红外光谱数据构建单一品种关键品质指标及综合品质得分预测模型；基于多个品种样本草莓的综合品质得分采用近红外光谱技术构建可同时适用于多个品种草莓的综合品质得分预测模型。本发明的数据来源客观、准确，可以灵活应用于单个/多个品种草莓关键品质指标及品质等级的快速、准确检测。
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公开(公告)号：CN117686453A
公开(公告)日：2024-03-12
申请号：CN202211081522.X
申请日：2022-09-05
Applicant: 南京农业大学
IPC: G01N21/359 , G01N21/3577
Abstract: 本发明涉及了一种基于近红外光谱技术对橙汁中酸土脂环酸芽孢杆菌的一步生长预测的方法，通过采集近红外光谱数据和菌落数，分别获得近红外透射光谱值和预测菌落数，通过一步法同时构建一级模型和二级模型并估计得到微生物生长参数，将光谱模型结果进行高层次融合，得到高层次融合模型，构建出高质量的橙汁中酸土脂环酸芽孢杆菌含量的融合红外光谱定量分析模型，实现直接利用近红外光谱技术预测橙汁中酸土脂环酸芽孢杆菌的生长。该方法可以快速准确地预测橙汁中酸土脂环酸芽孢杆菌的含量及其动态生长，为橙汁生产加工中酸土脂环酸芽孢杆菌的快速识别预测与控制提供了技术支撑。
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