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题名多标号学习矢量量化的食用油掺伪检测
被引量：3
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作者
陈景波
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机构
常熟理工学院电气与自动化工程学院
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出处
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2013年第11期3141-3143,共3页
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文摘
为了提高食用油掺伪检测效果,基于食用油的高效液相色谱数据,提出了一个新的多标号学习矢量量化算法(ML-LVQ),并应用于食用油的掺伪检测中。它每次调整两个原型使排序损失的上界最小,并通过元标号分类器确定多标号的数目,从而达到同时优化ranking准则函数和bipartitions准则函数的目的。在9类纯油以及它们的混合油样本的数据集上测试的结果表明,ML-LVQ取得了比改进的AdaBoost.RMH算法更好的性能。
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关键词
多标号算法
学习矢量量化算法
元标号分类器
高效液相色谱法
食用油掺伪检测
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Keywords
multi-label algorithm
Learning Vector Quantization （LVQ） algorithm
meta-labeler
High PerformanceLiquid Chromatography （HPLC） method
oil adulteration detection
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分类号
TP181
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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题名电子舌快速检测食用植物油掺伪
被引量：4
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作者
刘雅婧
袁建
鞠兴荣
邢常瑞
何荣
陈尚兵
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机构
南京财经大学食品科学与工程学院
江苏省现代粮食流通与安全协同创新中心
江苏高校粮油质量安全控制及深加工重点实验室
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出处
《食品安全质量检测学报》
CAS
2018年第10期2339-2344,共6页
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基金
现代粮仓绿色储粮科技示范工程(2016YFD0401603)
江苏省高校优势学科建设工程资助项目~~
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文摘
目的应用法国Alpha M.O.S公司生产的传感器型味觉电子舌系统对3组不同程度掺伪的食用植物油进行掺伪检测。方法选取6种不同类型植物油,用20%的乙醇浸泡后超声,静置隔夜,将油脂中的味觉信息提取出来,由电子舌自动进样系统采集原始数据,所得样品数据用主成分分析法、判别因子法进行分析。结果 2种方法均能较好地检测区分不同的食用植物油样品,大部分的指纹分辨指数高于95分。此方法可以区分不同榨取工艺或不同产地的同种类油脂,可鉴别的掺伪检测限为0.1%。结论本实验鉴别精确度远大于常规的油脂检测方法,且具有较高的灵敏度,能够快速有效地鉴别不同种类食用植物油并区分不同掺杂比例的油脂样品。
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关键词
电子舌
食用油掺伪
主成分分析
判别因子分析
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Keywords
electronic tongue
edible oil adulteration
principal component analysis
discriminant factor analysis
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分类号
TS227
[轻工技术与工程—粮食、油脂及植物蛋白工程]
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题名电导率法快速鉴别地沟油的试验研究
被引量：4
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作者
王冰
韩松
肖怡
佟首辉
李翔
王迪
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机构
沈阳建筑大学市政与环境工程学院
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出处
《辽宁化工》
CAS
2014年第6期676-678,686,共4页
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基金
EPS对CFMBR膜污染行为的识别机理及数字化预测研究(L2013233)
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文摘
通过试验研究用电导率法快速鉴别地沟油，探讨不同操作条件对测定结果的影响。测取不同水油比、震荡时间、温度、油脂种类等因素下萃取水相电导率，选择最佳的操作条件，测量不同种类油品的电导率，半定量分析食用油是否掺伪。结果表明室温条件下，震荡时间30s，水油比4：1，静沉15min时，电导率最大，检测结果最灵敏，地沟油、使用过的食用油、食用油水相电导率分别为67．73～138．87μS／cm、30．54～42．56μS／cm、11．52～19．63μS／cm。如果测定油脂电导率大于45．00μS／cm，可以断定其掺伪。
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关键词
电导率法
萃取水相
地沟油
食用油掺伪
潲水油
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Keywords
conductivity method
water phase
swill-cooked dirty oil
the adulteration of oil
swill oil
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分类号
O657
[理学—分析化学]
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