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公开(公告)号:CN116908152A
公开(公告)日:2023-10-20
申请号:CN202310697819.7
申请日:2023-06-13
申请人: 淮阴工学院
IPC分类号: G01N21/64
摘要: 一种基于激光诱导荧光技术无水乙醇中叶绿素b的检测方法,该方法的操作步骤包括:采用激光诱导荧光光谱仪对加入无水乙醇的叶绿素b标准样品进行诱导并产生荧光,进而达到对无水乙醇中叶绿素b快速准确的识别;再通过光栅光谱仪采集荧光信息,发现671nm处为叶绿素b的荧光特征峰,再由Setup‑Andor SOLIS软件进行数据记录,最后采用RBF神经网络算法对采集到的光谱数据进行建模,利用所得到的的模型预测待测无水乙醇中叶绿素b的含量。本发明相比其他检测方法,激光诱导荧光检测技术具有方法简单、检测速度快、抗干扰能力强等优点。
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公开(公告)号:CN115753663A
公开(公告)日:2023-03-07
申请号:CN202211594845.9
申请日:2022-12-13
申请人: 淮阴工学院
IPC分类号: G01N21/33 , G01N1/28 , G06F30/27 , G06F119/02
摘要: 一种金银花中农药残留预测方法,属于农药残留检测领域,具体的操作步骤包括:a.样品的制备;b.样品的光谱数据采集;c.滤波平滑处理;d.建立BP神经网络模型对农药浓度进行预测:利用BP神经网络算法对得到的紫外吸收光谱数据进行识别分析,将得到的光谱数据导入到神经网络算法中构建BP神经网络,网络建好后开始BP神经网络初始化,再利用函数train对BP神经网络进行训练;最后利用sim函数将训练好的BP神经网络预测函数输出得到真实值和预测值的决定系数;e.回收率计算。本发明将BP神经网络分类算法与紫外光谱检测法相结合,实现对金银花中农药残留的快速、精确预测,为金银花中农药残留检测提供了新的途径。
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公开(公告)号:CN116794002A
公开(公告)日:2023-09-22
申请号:CN202310585622.4
申请日:2023-05-23
申请人: 淮阴工学院
摘要: 本发明公开了一种基于随机森林的酱油中罗丹明B浓度的检测方法,该方法包括以下步骤:采用激光诱导荧光光谱仪对加入罗丹明B的酱油标准样品进行诱导并产生荧光,进而达到对酱油中罗丹明B快速准确的识别;再通过光栅光谱仪采集荧光信息,发现577nm处为罗丹明B的荧光特征峰,再由Setup‑AndorSOLIS软件进行数据记录,最后采用随机森林算法对采集到的光谱数据进行建模,利用所得到的的模型预测酱油中罗丹明B的含量。本发明相比其他检测方法,激光诱导荧光检测技术具有操作简单、无损检测、检测灵敏度高等优点。
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公开(公告)号:CN114935565A
公开(公告)日:2022-08-23
申请号:CN202210596057.7
申请日:2022-05-30
申请人: 淮阴工学院
摘要: 本发明公开了一种基于激光诱导荧光技术葡萄汁中罗丹明B含量的检测方法,该方法包括以下步骤:采用激光诱导荧光光谱仪对加入罗丹明B的葡萄汁标准样品进行诱导并产生荧光,进而达到对葡萄汁中罗丹明B快速准确的识别;再通过光栅光谱仪采集荧光信息,发现590nm处为罗丹明B的荧光特征峰,再由Setup‑Andor SOLIS软件进行数据记录,最后采用BP神经网络算法对采集到的光谱数据进行建模,利用所得到的的模型预测待测葡萄汁中罗丹明B的含量。本发明相比其他检测方法,激光诱导荧光检测技术具有方法简单、检测速度快、抗干扰能力强等优点。
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公开(公告)号:CN114935565B
公开(公告)日:2024-03-29
申请号:CN202210596057.7
申请日:2022-05-30
申请人: 淮阴工学院
摘要: 本发明公开了一种基于激光诱导荧光技术葡萄汁中罗丹明B含量的检测方法,该方法包括以下步骤:采用激光诱导荧光光谱仪对加入罗丹明B的葡萄汁标准样品进行诱导并产生荧光,进而达到对葡萄汁中罗丹明B快速准确的识别;再通过光栅光谱仪采集荧光信息,发现590nm处为罗丹明B的荧光特征峰,再由Setup‑Andor SOLIS软件进行数据记录,最后采用BP神经网络算法对采集到的光谱数据进行建模,利用所得到的的模型预测待测葡萄汁中罗丹明B的含量。本发明相比其他检测方法,激光诱导荧光检测技术具有方法简单、检测速度快、抗干扰能力强等优点。
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公开(公告)号:CN116660224A
公开(公告)日:2023-08-29
申请号:CN202310585655.9
申请日:2023-05-23
申请人: 淮阴工学院
IPC分类号: G01N21/64 , G06N3/0442
摘要: 本发明公开了一种基于LSTM与激光诱导荧光技术的鸡尾酒中藻蓝蛋白含量的检测方法,该方法包括以下步骤:采用激光诱导荧光光谱仪对加入藻蓝蛋白的鸡尾酒标准样品进行诱导并产生荧光,进而达到对鸡尾酒中藻蓝蛋白快速准确的识别;再通过光栅光谱仪采集荧光信息,发现666nm处为藻蓝蛋白的荧光特征峰,再由Setup‑AndorSOLIS软件进行数据记录,最后采用LSTM神经网络算法对采集到的光谱数据进行建模,利用所得到的的模型预测鸡尾酒中藻蓝蛋白的含量。本发明相比其他检测方法,激光诱导荧光检测技术具有高分辨率、检测灵敏度高、抗干扰能力强、测温范围广等优点。
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公开(公告)号:CN115808402A
公开(公告)日:2023-03-17
申请号:CN202211594520.0
申请日:2022-12-13
申请人: 淮阴工学院
摘要: 一种红花中是否含有染色剂的检测方法,具体包括步骤:步骤一:样品的制备;步骤二:样品的光谱数据采集;步骤三:根据光谱图像确定红花染色程度;步骤四:若红花染色程度高,则根据光谱图像可以分辨红花是否染色以及用了哪种染色剂;步骤五:若染色程度低,则对数据进行建模;步骤六:BP神经网络建模;步骤七:对红花以及染色红花进行分类。本发明将BP神经网络分类算法与紫外光谱检测法相结合,实现对红花中染色剂的检测,保证中药红花的质量,确保其发挥它应有的效果。
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