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题名近红外光谱技术快速鉴别原料肉掺假的可行性研究
被引量：34
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作者
杨志敏
丁武
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机构
西北农林科技大学食品科学与工程学院
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出处
《肉类研究》
2011年第2期25-28,共4页
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基金
陕西生猪产业科技创新体系基金项目(K336020902)
国家公益性行业(农业)科研专项(3-45)
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文摘
探讨利用近红外光谱技术结合Fisher两类判别法以及多层感知器(multilayer perceptron,MLP)神经网络快速无损鉴别原料肉是否掺假,并建立多种掺假肉的分类识别模型的可行性。首先近红外结合主成分与Fisher两类判别,建立原料肉与掺假肉的判别函数,以原料肉与注水肉两类样本的平均重心即两类样本的加权平均数-0.657作为区分原料肉与掺假肉的界限。2 0个验证集样本有两个被误判,总的正确判别率达到9 0%。然后,利用近红外结合主成分与MLP神经网络建立原料肉和3种掺假肉的3层神经网络识别模型,该模型对预测集52个样本的正确识别率达到94.2%。说明利用近红外结合化学计量学方法对原料肉是否掺假及掺假种类进行鉴别是可行的。
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关键词
近红外
原料肉
掺假肉
Fisher两类判别法
多层感知器(mlp)神经网络
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Keywords
near infrared spectroscopy
raw meat
adulterated meat
Fisher discriminate analysis
multilayer perceptron （mlp） neural network
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分类号
TS251.7
[轻工技术与工程—农产品加工及贮藏工程]
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题名SSA-MLP模型在岩质边坡稳定性预测中的应用
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作者
侯克鹏
包广拓
孙华芬
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机构
昆明理工大学国土资源工程学院
云南省中德蓝色矿山与特殊地下空间开发利用重点实验室
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出处
《安全与环境学报》
CAS
CSCD
北大核心
2024年第5期1795-1803,共9页
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基金
云南省科技厅项目(202101AT070094)。
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文摘
岩质边坡的力学参数量化及稳定性分析对岩质边坡灾害的防治具有重要意义。Hoek-Brown(H B)准则是一种用于确定岩体力学参数的经典方法,能反映出边坡岩体变形和位移的非线性破坏特征。在此基础上,首先,提出一种麻雀搜索算法(Sparrow Search Algorithm,SSA)改进多层感知器(Multi-Layer Perceptron,MLP)的神经网络模型,并用于边坡稳定性预测、指标敏感性分析及参数反演。其次,将收集的1085组岩质边坡的几何参数和H B准则参数等作为输入变量,极限平衡理论Bishop法求解的安全系数作为输出变量,对SSA MLP模型进行训练学习和性能评估。最后,将该模型运用于25个边坡实例,验证模型的有效性。结果显示,该模型收敛速度快、精度高,为边坡稳定性分析和参数量化提供了一种新思路。
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关键词
安全工程
边坡稳定性
HOEK-BROWN准则
多层感知器(mlp)神经网络
麻雀搜索算法
参数反演
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Keywords
safety engineering
slope stability
Hoek-Brown criterion
Multi-Layer Perceptron(mlp)neural network
Sparrow Search Algorithm(SSA)
parameter inversion
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分类号
X43
[环境科学与工程—灾害防治]
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