流判别神经网路驱动的奶粉真实性拉曼成像非定向检测方法

摘要：

提出一种奶粉真实性拉曼成像非定向检测方法,该方法创新性地利用流判别神经网络提取奶粉拉曼成像数据的深层特征,并基于概率分布转移策略和密度保持原理构建可信奶粉特征分布区间.该方法可准确识别多种未知掺杂奶粉,其识别准确率达97.3％以上,检出限可达0.3％.结果证明,该方法具有检测范围广、精度高、便捷快速等特点,可高效满足当前奶粉真实性检测的实际需求,并为其他非均匀食品体系的真实性检测提供一种新型手段.

关键词：奶粉真实性、非定向检测、流判别神经网络、拉曼成像

所属期刊栏目：44

分类号：O657.3(分析化学)

资助基金：国家自然科学基金;国家自然科学基金;国家重点研发计划

在线出版日期：2023-07-27（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：315-321