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公开(公告)号：CN108056362A
公开(公告)日：2018-05-22
申请号：CN201711246480.X
申请日：2017-12-01
Applicant: 江苏大学
Abstract: 本发明公开了一种减毒白果生全粉的加工方法，属于农产品加工技术领域。针对白果全粉加工过程普遍采用高温干燥或煮熟、预糊化等操作，本发明利用真空脉动干燥技术对白果进行干燥加工，不仅干燥效率高，还使白果中温度维持在糊化温度以下，避免淀粉产生糊化并减少其他营养物质的损失。本发明利用紫外线照射的方式去除白果粉中的银杏酸，避免了传统碱液浸泡脱毒的方法所带来的碱液残留和相应食品安全隐患的问题。本发明生产的白果生全粉，不仅能够避免白果淀粉糊化，符合生全粉的加工要求，还能够有效降低白果中银杏酸的含量，为食用安全性提供保障。
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公开(公告)号：CN107044967A
公开(公告)日：2017-08-15
申请号：CN201710250928.9
申请日：2017-04-18
Applicant: 江苏大学
IPC: G01N21/359 , G01N21/3563
CPC classification number: G01N21/359 , G01N21/3563
Abstract: 本发明公开了一种马铃薯生全粉近红外光谱快速鉴别的方法，属于农产品品质无损检测技术领域。本发明通过采集马铃薯粉样品的近红外光谱，对吸收光谱信号应用最小二乘判别分析法，对马铃薯是否为全粉进行预测判别；针对上一步判定为马铃薯全粉的信号，根据主成分分析结合支持向量机判别法，建立马铃薯生全粉的快速鉴别模型。本发明的整个检测过程无需针对样品理化测试，检测过程简单，快速，且无污染。本发明的方法可以实现马铃薯生熟全粉真实性的快速鉴别，尤其针对混淆马铃薯生、熟全粉的问题产品提供一种快速检测方法，对马铃薯主食化生产的原料品质控制具有重要作用。
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公开(公告)号：CN106570520A
公开(公告)日：2017-04-19
申请号：CN201610919763.5
申请日：2016-10-21
Applicant: 江苏大学
CPC classification number: G06K9/6223 , G06K9/40
Abstract: 本发明公开一种茶叶检测技术中混合GK聚类的红外光谱茶叶优劣鉴别方法，用线性判别分析法对压缩后的训练样本学习得到包含鉴别信息的训练样本和测试样本，对包含鉴别信息的测试样本运行模糊C均值聚类，得到初始模糊隶属度和初始聚类中心，先计算模糊散射矩阵和模糊隶属度值，再计算出典型值，根据典型值计算出聚类中心，分别计算包含鉴别信息的训练样本的平均值到测试样本的聚类中心的欧式距离，若聚类中心到训练茶叶的平均值的欧式距离最小则判定该聚类中心所属茶叶品种和这种训练样本的茶叶品种是相同品种，根据模糊隶属度值判定测试样本所属茶叶和类别；本发明将典型值增加进入函数中，可以大幅度降低处理噪声数据时出错的概率。
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公开(公告)号：CN106525875A
公开(公告)日：2017-03-22
申请号：CN201611112883.0
申请日：2016-12-07
Applicant: 江苏大学
IPC: G01N21/95
CPC classification number: G01N21/95
Abstract: 本发明公开了一种腊肉腌制过程中色泽和质构变化的高光谱检测方法，涉及畜产品加工过程中品质检测技术领域。其包括以下步骤：应用高光谱成像系统扫描得到不同腌制加工阶段的腊肉三维数据信息块；计算腊肉样品的感兴趣ROI）区域的平均光谱并筛选特征波长；基于样本的特征反射光谱和图像纹理特征，建立腌制腊肉的色泽和质构的偏最小二乘回归预测模型；通过预测光谱图像中每一像素点对应的色泽L*,a*,b*值和质构指标（硬度、黏弹性值），绘制腌制过程中不同加工阶段的腊肉色泽和质构分布图，实现腌制腊肉加工过程中品质的智能监测，对肉制品质量安全进行精准控制。
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公开(公告)号：CN106408012A
公开(公告)日：2017-02-15
申请号：CN201610813947.3
申请日：2016-09-09
Applicant: 江苏大学
IPC: G06K9/62
CPC classification number: G06K9/6221 , G06K9/6267
Abstract: 本发明公开一种模糊鉴别聚类的茶叶红外光谱分类方法，采用线性鉴别分析方法提取14维的训练样本数据的鉴别信息，将14维的测试样本数据投影到其鉴别向量上得到二维测试样本数据，将二维测试样本数据进行模糊C均值聚类，根据初始聚类中心，先计算模糊类间散射矩阵，计算模糊总体散射矩阵，根据模糊类间散射矩阵和模糊总体散射矩阵计算特征向量，通过模糊隶属度函数值在特征空间中计算聚类中心值，分别计算每个14维训练样本的平均值，分别计算测试样本的聚类中心值和训练样本的平均值的欧式距离，聚类中心值离训练样本的欧式距离最小的，判定该聚类中心值所属茶叶品种和该训练样本的茶叶品种是相同品种，实现不同品种茶叶的正确分类。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118903225A
公开(公告)日：2024-11-08
申请号：CN202410957074.8
申请日：2024-07-17
Applicant: 江苏大学
IPC: A61K36/16 , A61K127/00
Abstract: 本发明公开了一种药用品质改良的银杏叶及其加工方法，属于植物类中药材加工技术领域。本发明首先用低温等离子体方法处理银杏叶，然后经暗室孵育，促进黄酮类化合物的生物合成，同时减少有毒成分银杏酸的含量。最后，经低温干燥等步骤，得到药用品质改良的银杏叶。本发明采用低温等离子体方法处理银杏叶，利用等离子体的活性离子、高能粒子以及刻蚀作用对银杏叶进行表面处理，激活叶片中黄酮类化合物代谢相关酶类以及生物合成通路，在显著提升总黄酮醇苷含量的同时减少银杏酸含量，显著提升银杏叶的药用品质。此外，本发明避免了传统降低银杏酸含量所带来的工艺复杂、溶剂残留、有益成分损失严重、保留不佳等问题，有效解决了相关安全隐患。
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公开(公告)号：CN112730643B
公开(公告)日：2022-09-16
申请号：CN202011415170.8
申请日：2020-12-07
Applicant: 江苏大学
IPC: G01N30/02 , G01N30/06 , G01N30/86 , G01N21/84 , G01N33/00 , G06T7/00 , G06T7/136 , G06V10/764 , G06V10/80
Abstract: 本发明公开了基于可视化融合技术表征腐乳风味的方法及装置，属于发酵豆制品风味表征及品质检测技术领域。选取不同品牌腐乳作为样本，采用GC‑MS确定腐乳的特征气味物质，按照化学方法测定样本的理化指标。根据腐乳的气味和滋味物质筛选色敏材料，构建腐乳风味表征的色敏传感器阵列。将腐乳样品的气味物质和滋味物质分别与可视化色敏传感器阵列进行反应后，获取反应前后的图像，将嗅觉及味觉可视化信息进行数据层融合并经过特征提取，利用模式识别算法建立相应的定性判别和定量预测模型，从而实现对腐乳风味的表征。本发明中的方法具有操作简单、可视化的特点，可以实现对腐乳的风味表征及品质快速检测。该发明中的装置具有结构简单、易组装的优点。
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公开(公告)号：CN107044967B
公开(公告)日：2021-08-03
申请号：CN201710250928.9
申请日：2017-04-18
Applicant: 江苏大学
IPC: G01N21/359 , G01N21/3563
Abstract: 本发明公开了一种马铃薯生全粉近红外光谱快速鉴别的方法，属于农产品品质无损检测技术领域。本发明通过采集马铃薯粉样品的近红外光谱，对吸收光谱信号应用最小二乘判别分析法，对马铃薯是否为全粉进行预测判别；针对上一步判定为马铃薯全粉的信号，根据主成分分析结合支持向量机判别法，建立马铃薯生全粉的快速鉴别模型。本发明的整个检测过程无需针对样品理化测试，检测过程简单，快速，且无污染。本发明的方法可以实现马铃薯生熟全粉真实性的快速鉴别，尤其针对混淆马铃薯生、熟全粉的问题产品提供一种快速检测方法，对马铃薯主食化生产的原料品质控制具有重要作用。
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公开(公告)号：CN112730643A
公开(公告)日：2021-04-30
申请号：CN202011415170.8
申请日：2020-12-07
Applicant: 江苏大学
Abstract: 本发明公开了基于可视化融合技术表征腐乳风味的方法及装置，属于发酵豆制品风味表征及品质检测技术领域。选取不同品牌腐乳作为样本，采用GC‑MS确定腐乳的特征气味物质，按照化学方法测定样本的理化指标。根据腐乳的气味和滋味物质筛选色敏材料，构建腐乳风味表征的色敏传感器阵列。将腐乳样品的气味物质和滋味物质分别与可视化色敏传感器阵列进行反应后，获取反应前后的图像，将嗅觉及味觉可视化信息进行数据层融合并经过特征提取，利用模式识别算法建立相应的定性判别和定量预测模型，从而实现对腐乳风味的表征。本发明中的方法具有操作简单、可视化的特点，可以实现对腐乳的风味表征及品质快速检测。该发明中的装置具有结构简单、易组装的优点。
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公开(公告)号：CN106951914B
公开(公告)日：2020-06-09
申请号：CN201710094503.3
申请日：2017-02-22
Applicant: 江苏大学
IPC: G06K9/62
Abstract: 本发明公开一种优化模糊鉴别向量提取的电子鼻鉴别食醋品种方法，从电子鼻的传感器里随机选择其中的几个传感器，从训练样本中提取对应于这几个传感器所采集的数据作为新训练样本，计算出新训练样本类均值和新训练样本总均值、新训练样本的类间离散度矩阵和类内离散度矩阵、类间离散度矩阵的迹和类内离散度矩阵的迹以及最优值，将最优值最大时所选择的传感器对应的新训练样本作为最优训练样本，提取最优训练样本的鉴别信息，获得最优鉴别向量集，对最优鉴别向量集进行线性转换，得到投影样本集，对投影样本集进行分类，完成食醋品种的鉴别，本发明在不丢失主要信息的基础上降低数据的维数，降低噪声的影响，提高食醋品种分类准确率。
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