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基于特征性脂肪酸和甘油三酯指标的油茶籽油掺伪定性鉴别模型对比分析
被引量:
2
1
作者
孙婷婷
刘剑波
+2 位作者
任佳丽
钟海雁
周波
《中国油脂》
CAS
CSCD
北大核心
2023年第1期66-73,共8页
为解决油茶籽油掺伪其他植物油的定性鉴别问题,在油茶籽油中分别掺入大豆油、花生油、葵花籽油、棉籽油、葡萄籽油、菜籽油、棕榈油和米糠油,设置高和低两种不同掺伪梯度,基于14个特征性脂肪酸和甘油三酯指标,运用Python语言构建并对比...
为解决油茶籽油掺伪其他植物油的定性鉴别问题,在油茶籽油中分别掺入大豆油、花生油、葵花籽油、棉籽油、葡萄籽油、菜籽油、棕榈油和米糠油,设置高和低两种不同掺伪梯度,基于14个特征性脂肪酸和甘油三酯指标,运用Python语言构建并对比分析了二分类决策树模型、多分类决策树模型和多层感知机人工神经网络(MLP-ANN)模型用于油茶籽油掺伪定性鉴别的效果。结果表明:高和低掺伪梯度下,二分类决策树模型对油茶籽油掺伪其他植物油的定性鉴别的准确率均达到0.95以上;多分类决策树模型的精确率和准确率在高掺伪梯度下均达到了0.95,但在低掺伪梯度下仅为0.90;在高和低掺伪梯度下,MLP-ANN模型对油茶籽油掺伪定性鉴别的平均精确率均达到0.98,准确率分别达到0.97和0.98。相比于决策树模型,MLP-ANN模型能很好地实现油茶籽油掺伪定性鉴别。
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关键词
油茶籽油
决策树
模型
多层
感知机
人工神经网络
模型
定性鉴别
脂肪酸
甘油三酯
下载PDF
职称材料
题名
基于特征性脂肪酸和甘油三酯指标的油茶籽油掺伪定性鉴别模型对比分析
被引量:
2
1
作者
孙婷婷
刘剑波
任佳丽
钟海雁
周波
机构
林产可食资源安全与加工利用湖南省重点实验室
中南林业科技大学食品科学与工程学院
岳阳市检验检测中心食品药品检验所
出处
《中国油脂》
CAS
CSCD
北大核心
2023年第1期66-73,共8页
基金
湖南省市场监督管理局科技计划项目(2020KJJH55)
湖南省林业科技创新基金项目(XLK202101-02)
中央引导地方科技发展专项资金区域创新体系建设专项(2020ZYQ036)。
文摘
为解决油茶籽油掺伪其他植物油的定性鉴别问题,在油茶籽油中分别掺入大豆油、花生油、葵花籽油、棉籽油、葡萄籽油、菜籽油、棕榈油和米糠油,设置高和低两种不同掺伪梯度,基于14个特征性脂肪酸和甘油三酯指标,运用Python语言构建并对比分析了二分类决策树模型、多分类决策树模型和多层感知机人工神经网络(MLP-ANN)模型用于油茶籽油掺伪定性鉴别的效果。结果表明:高和低掺伪梯度下,二分类决策树模型对油茶籽油掺伪其他植物油的定性鉴别的准确率均达到0.95以上;多分类决策树模型的精确率和准确率在高掺伪梯度下均达到了0.95,但在低掺伪梯度下仅为0.90;在高和低掺伪梯度下,MLP-ANN模型对油茶籽油掺伪定性鉴别的平均精确率均达到0.98,准确率分别达到0.97和0.98。相比于决策树模型,MLP-ANN模型能很好地实现油茶籽油掺伪定性鉴别。
关键词
油茶籽油
决策树
模型
多层
感知机
人工神经网络
模型
定性鉴别
脂肪酸
甘油三酯
Keywords
oil-tea camellia seed oil
decision tree model
multilayer perceptron artificial neural network model
qualitative identification
fatty acid
triglyceride
分类号
TS227 [轻工技术与工程—粮食、油脂及植物蛋白工程]
O657 [轻工技术与工程—食品科学与工程]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于特征性脂肪酸和甘油三酯指标的油茶籽油掺伪定性鉴别模型对比分析
孙婷婷
刘剑波
任佳丽
钟海雁
周波
《中国油脂》
CAS
CSCD
北大核心
2023
2
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