[發明專利]一種減小品牌對摻雜尿素牛奶判別模型影響的同步近紅外相關切譜檢測方法有效
| 申請號: | 202010314843.4 | 申請日: | 2020-04-21 |
| 公開(公告)號: | CN111693486B | 公開(公告)日: | 2022-01-14 |
| 發明(設計)人: | 楊仁杰;吳海云;靳皓;郭子源;舒韻濤;衛勇;楊延榮 | 申請(專利權)人: | 天津農學院 |
| 主分類號: | G01N21/359 | 分類號: | G01N21/359;G01N21/3563;G01N21/3577;G16C20/20;G16C10/00 |
| 代理公司: | 天津盛理知識產權代理有限公司 12209 | 代理人: | 張博 |
| 地址: | 300384 *** | 國省代碼: | 天津;12 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 一種 減小 品牌 摻雜 尿素 牛奶 判別 模型 影響 同步 外相 關切 檢測 方法 | ||
1.一種減小品牌對摻雜尿素牛奶判別模型影響的同步近紅外相關切譜檢測方法,其特征在于:包括如下步驟:
步驟1:準備實驗用純尿素粉末、不同品牌純牛奶以及不同品牌不同濃度的摻雜尿素牛奶;
步驟2:分別掃描實驗用純尿素粉末、不同品牌純牛奶以及不同品牌不同濃度的摻雜尿素牛奶的近紅外漫反射光譜,分別得到實驗用純尿素粉末、不同品牌純牛奶以及不同品牌不同濃度摻雜尿素的牛奶一維近紅外光譜數據;
步驟3:確定步驟2中純尿素粉末的特征近紅外波帶:A1、A2、A3、A4、A5和A6;
步驟4:對步驟2中不同品牌純牛奶的近紅外光譜計算其平均譜,得到不同品牌純牛奶的平均近紅外光譜;
步驟5:根據步驟4中不同品牌純牛奶平均近紅外光譜,確定不同品牌牛奶共有的特征波帶:B1、B2、B3和B4;
步驟6:將步驟4中得到的不同品牌純牛奶一維近紅外平均譜數據與實驗用不同品牌純牛奶一維近紅外光譜數據進行同步二維相關計算得到實驗用不同品牌純牛奶同步二維近紅外相關譜;將步驟4中得到的不同品牌純牛奶一維近紅外平均譜數據與實驗用不同品牌摻雜尿素牛奶一維近紅外光譜數據進行二維相關計算得到實驗用不同品牌摻雜尿素牛奶同步二維近紅外相關譜;
步驟7:對步驟6中得到的不同品牌純牛奶和不同品牌摻雜尿素牛奶的同步二維近紅外相關譜在步驟3確定的尿素特征波帶:A1、A2、A3、A4、A5、A6和步驟4確定的牛奶固有組分特征波段:B1、B2、B3、B4處進行切譜,得到所有樣品的特征切譜C1、C2、C3、C4、C5、C6、C7、C8、C9、C10;
步驟8:將步驟7中得到的樣品特征切譜按行排列,得到所有樣品的特征切譜矩陣X;
步驟9:將步驟8得到的所有樣品的特征切 譜矩陣X與類別變量矩陣Y采用多維偏最小二乘判別法建立判別模型;
步驟10:將未知樣品奶進行近紅外漫反射光譜掃描得到未知樣品奶一維近紅外光譜數據,將實驗用不同品牌純牛奶一維近紅外平均譜數據與未知樣品奶一維近紅外光譜數據進行同步二維相關譜計算,得未知樣品奶同步二維近紅外相關譜,根據步驟6,在A1、A2、A3、A4、A5、A6和B1、B2、B3、B4處對未知樣品奶同步二維近紅外相關譜進行相切,得到未知樣品的特征切譜,并根據步驟8對其按行排列,得到未知樣品的特征切譜矩陣R,并將其代入步驟9 中的判別模型,得到未知樣品奶是否摻雜尿素。
2.根據權利要求1所述的一種減小品牌對摻雜尿素牛奶判別模型影響的同步近紅外相關切譜檢測方法,其特征在于:步驟6中對所有樣品近紅外相關譜提取了摻雜物-尿素的特征吸收。
3.根據權利要求1或2所述的一種減小品牌對摻雜尿素牛奶判別模型影響的同步近紅外相關切譜檢測方法,其特征在于:步驟6中對所有樣品近紅外相關譜提取了不同品牌牛奶共有組分的信息。
4.根據權利要求1或2或3所述的一種減小品牌對摻雜尿素牛奶判別模型影響的同步近紅外相關切譜檢測方法:步驟8 中對各切譜按行排,得到特征切譜矩陣X為三維矩陣。
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