[發明專利]一種熒光光譜結合人工神經網絡檢測食品色素的方法

無效

• 申請號: 201110302153.8
• 申請日: 2011-09-28
• 公開（公告）號: CN102507516A
• 公開（公告）日: 2012-06-20
• 發明（設計）人: 陳國慶;馬超群;吳亞敏;朱焯煒;朱拓
• 申請（專利權）人: 江南大學
• 主分類號: G01N21/64
• 分類號: G01N21/64;G06N3/02
• 代理公司: 無錫市大為專利商標事務所 32104
• 代理人: 殷紅梅

1.一種熒光光譜結合人工神經網絡檢測食品色素的方法，其特征在于該方法包括如下步驟：

a、用超純水對各種食品色素的標準物質溶液進行稀釋，配制多種不同濃度的色素溶液，作為訓練樣本；

b、測量訓練樣本中各種樣品溶液的熒光光譜，保存光譜數據，對光譜數據進行歸一化處理，歸一化處理的公式為：

Di′=Di-DminDmax-Dmin]]>

其中，D_i為歸一化前數據，D_min為訓練數據的最小值，D_max為訓練數據的最大值，D′_i為歸一化后數據；

c、用小波變換法對歸一化處理后的光譜數據進行壓縮、降維，在保留訓練樣本中絕大部分光譜信息的基礎上，減少人工神經網絡的輸入向量維數，以減小神經網絡的復雜性，使其快速、準確地實現對色素濃度的預測；所述小波變換法是基于Matlab2008a軟件中的小波函數工具箱及自編程序運算實現的；小波變換法實施時，選取小波基函數及分解尺度，對各種訓練樣本的熒光光譜數據進行壓縮，得到降維的低頻小波系數；

d、以訓練樣本的小波系數值作為輸入，訓練樣本的濃度值作為輸出，訓練、建立徑向基函數人工神經網絡，并經過多次測試，確定徑向基函數人工神經網絡的散布常數值；

e、測量待測色素溶液的熒光光譜，并經小波變換法處理得到相應的小波系數，以此小波系數數據作為預測輸入值，輸入已建立好的徑向基函數人工神經網絡，得到的輸出即為該種色素的預測濃度；

f、計算得到預測結果的相對誤差，相對誤差的計算公式為：