10.7506/spkx1002-6630-20211130-378
基于自编码收缩神经网络的奶粉掺杂快速拉曼成像检测
建立一种快速的奶粉掺杂拉曼成像识别方法,开发了自编码收缩神经网络重构算法,从低信噪比的短时拉曼成像信号中准确提取本征信号,并有机结合多元回归技术对奶粉中掺杂物进行定量分析,极大提升了拉曼成像扫描速度.在多种掺杂奶粉样本的定量检测中,该方法所建立的定量模型R2均达到了0.95以上,其检测速度较传统拉曼成像技术提升了30倍,可在2 min之内完成50 mm×50 mm区域内的奶粉掺杂检测.结果表明,该方法可有效满足奶粉掺杂快速检测的实际需求,并为其他非均匀食品体系掺杂快速检测提供了一种新方法.
奶粉掺杂、快速拉曼成像、自编码收缩神经网络、本征信号提取
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O657.3(分析化学)
国家自然科学基金;国家自然科学基金;国家重点研发计划
2023-01-06(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
共7页
296-302