丁然
- 作品数：2 被引量：22H指数：2
- 供职机构：江苏大学食品与生物工程学院更多>>
- 发文基金：江苏省高校自然科学研究项目江苏省高校优势学科建设工程资助项目公益性行业(农业)科研专项更多>>
- 相关领域：农业科学轻工技术与工程更多>>
- 霉变出芽花生的近红外光谱无损检测研究被引量：6
- 2015年
- 为了能够客观、快速、无损、便捷地检测花生仁霉变和出芽,研究了一种基于傅里叶变换近红外光谱技术和K最近邻（KNN）模式识别方法的霉变和出芽花生识别方法。依据花生的感官特征和前人研究经验,将花生分为正常、轻度霉变、重度霉变和发芽四类,采用傅里叶变换近红外光谱仪的积分球漫反射方法采集花生光谱（波段4 000~10 000 cm-1）。利用二阶导数算法进行光谱预处理,建立联合区间偏最小二乘（Si-PLS）识别模型,并得到特征光谱区间。然后在特征光谱区间的基础上运用主成分分析进行数据空间降维,最后建立KNN识别模型。KNN模型训练集与预测集识别率均为98.84%,表明应用近红外光谱技术和KNN法检测霉变和出芽花生效果良好,具有可行性。
- 黄星奕丁然史嘉辰
- 关键词：霉变出芽近红外光谱KNN
- 基于嗅觉可视化和近红外光谱融合技术的海鲈鱼新鲜度评价被引量：16
- 2015年
- 为了实现鱼类新鲜度的快速无损检测,该研究尝试利用嗅觉可视化与近红外光谱融合技术对鱼的挥发性盐基氮含量进行预测,从而评价其新鲜度。试验对象选用海鲈鱼,4℃冷藏待测。用主成分分析法对从可视化传感器阵列提取到的特征变量进行降维,用遗传算法结合偏最小二乘法对预处理后的近红外光谱特征变量进行筛选,将降维和筛选后的变量进行特征层融合。用支持向量回归算法分别建立基于嗅觉可视化、近红外光谱和多传感器信息融合技术的挥发性盐基氮含量预测模型。基于嗅觉可视化技术的模型的预测集决定系数R2 p为0.757,均方根误差RMSEP为6.755 mg/100g;基于近红外光谱技术的模型的决定系数R2 p为0.787,均方根误差RMSEP为6.186 mg/100g;而融合模型的决定系数R2 p为0.882,均方根误差RMSEP为4.585 mg/100g,与前两个模型相比,预测更准确。研究结果表明,利用嗅觉可视化和近红外光谱融合技术评价海鲈鱼新鲜度是可行的。
- 黄星奕管超丁然吕日琴
- 关键词：近红外光谱可视化挥发性盐基氮
