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基于近红外拉曼光谱结合LSTM-CNN模型提高牡丹籽油掺假浓度的预测精度
1
作者 张凯萍 杨青波 《粮油食品科技》 CAS CSCD 北大核心 2024年第6期170-179,共10页
为建立一种适用于市场在线监测玉米油掺假牡丹籽油的方法,研究了便携式785拉曼光谱技术应用于一线市场质检的潜力,制备了525个玉米油掺假牡丹籽油的油品,评估了每种混合油品便携式近红外拉曼光谱数据集的稳定性和21种混合油品拉曼光谱... 为建立一种适用于市场在线监测玉米油掺假牡丹籽油的方法,研究了便携式785拉曼光谱技术应用于一线市场质检的潜力,制备了525个玉米油掺假牡丹籽油的油品,评估了每种混合油品便携式近红外拉曼光谱数据集的稳定性和21种混合油品拉曼光谱谱峰的差异性,分析了拉曼光谱谱峰的振动归属。随机选择16种混合油品的拉曼光谱数据集用于训练定量模型,将剩余的5种混合油品的拉曼光谱数据集用于测试定量模型。牡丹籽油与玉米油的近红外拉曼光谱存在较大差异,根据特征峰位的归属判定,拉曼光谱谱峰差异很好地反映了植物油间的脂肪酸含量差异。提出一种将长短期记忆网络结合卷积神经网络(LSTM-CNN)的模型应用于玉米油掺假牡丹籽油的量化预测,对比了偏最小二乘回归算法的预测效果。结果表明便携式785拉曼光谱的稳定性良好,具备实现对牡丹籽油掺假量的在线、快速量化的性能,且结合LSTM-CNN模型可以实现对玉米油掺假牡丹籽油含量的预测,其模型评价参数决定系数(R^(2))为0.9908,均方根误差(RMSE)为0.0299。便携式近红外拉曼光谱结合LSTM-CNN模型是一种快速、高效、可行的鉴别玉米油掺假牡丹籽油的有效方法。 展开更多
关键词 牡丹籽油 玉米油 长短期记忆网络 卷积神经网络 近红外拉曼光谱 便携式拉曼光谱仪
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利用原位拉曼光谱和化学计量学方法快速检测牡丹籽油真伪和掺假
2
作者 张凯萍 《光散射学报》 北大核心 2024年第4期410-417,共8页
针对牡丹籽油市场中存在的制假贩假问题。采用原位拉曼光谱和化学计量学方法对牡丹籽油的真伪进行快速分类和鉴别。制备不同掺伪浓度的牡丹籽油混合油品并采集其拉曼光谱,采用小波算法对光谱数据进行去基线处理,基于主成分分析提取拉曼... 针对牡丹籽油市场中存在的制假贩假问题。采用原位拉曼光谱和化学计量学方法对牡丹籽油的真伪进行快速分类和鉴别。制备不同掺伪浓度的牡丹籽油混合油品并采集其拉曼光谱,采用小波算法对光谱数据进行去基线处理,基于主成分分析提取拉曼光谱的特征信息,利用多元线性回归(MLR)、主成分回归(PCR)和偏最小二乘回归(PLSR)3种化学计量学方法,建立牡丹籽油和菜籽油的掺假定量模型,其中MLR、PCR及PLSR的R^(2)分别为0.9675、0.9839以及0.9846,RMSE分别为0.057、0.041及0.040。结果表明PLSR算法预测效果最优。本文提出并实现了一种利用原位拉曼光谱和化学计量学方法快速检测牡丹籽油真伪和掺假的方法,这为牡丹籽油掺假的快速检测提供方法学的参考和指导。 展开更多
关键词 拉曼光谱 牡丹籽油 化学计量学 真伪 掺假
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PSO-BP算法组合SERS量化护肤品防腐剂
3
作者 任甜甜 王静 李静 《光散射学报》 北大核心 2024年第4期418-426,共9页
随着消费者对护肤产品成分的关注,以及对天然和无添加产品的偏好,护肤品防腐剂的添加问题成为分析化学的热点领域之一。本文针对护肤品防腐剂的快速无损定量分析问题,提出一种基于粒子群优化反向传播神经网络算法组合表面增强拉曼光谱... 随着消费者对护肤产品成分的关注,以及对天然和无添加产品的偏好,护肤品防腐剂的添加问题成为分析化学的热点领域之一。本文针对护肤品防腐剂的快速无损定量分析问题,提出一种基于粒子群优化反向传播神经网络算法组合表面增强拉曼光谱技术实现护肤品中苯甲醇、苯氧乙醇等防腐剂的定量预测。采集并分析了苯甲醇、苯氧乙醇等防腐剂纯化物及其在护肤品中的拉曼光谱,并通过密度泛函理论预测了苯甲醇、苯氧乙醇等防腐剂的振动光谱。对比了不同纳米颗粒对苯甲醇、苯氧乙醇等防腐剂的增强效应,检测了护肤品中不同浓度防腐剂的拉曼光谱,分别构建了粒子群优化反向传播神经网络算法模型的苯甲醇、苯氧乙醇等防腐剂定量分析模型,通过决定系数和均方根误差评价模型的预测能力,其中PSO-BP模型对测试集的最优预测结果为R^(2)=0.9518,RMSE=7.669×10^(-6)。总之,本文提出的粒子群优化反向传播神经网络算法组合表面增强拉曼光谱的技术方案对量化护肤品防腐剂具有较好的性能表现,该研究可为相关执法部门或质量监督部门提供强有力的技术参考和支撑。 展开更多
关键词 表面增强拉曼光谱 粒子群算法 反向传播神经网络 护肤品 防腐剂
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