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公开(公告)号：CN113916824B
公开(公告)日：2022-07-29
申请号：CN202111283553.9
申请日：2021-11-01
Applicant: 华中农业大学
IPC: G01N21/3577
Abstract: 本发明属于奶牛性能测定和牛奶品质检测领域，公开了牛奶中αs1‑酪蛋白的中红外快速批量检测方法。本发明在原有的傅里叶变换中红外光谱仪获得的数据的基础上，进行去除噪声多、有效信息少的波段，并且进行手动降维，通过SG卷积一阶导数对光谱数据进行预处理、竞争性自适应重加权法提取中红外光谱特征变量、支持向量机回归算法利用训练集数据构建回归模型，最终获得了一种牛奶中αs1‑酪蛋白的中红外快速批量检测方法，该方法具有鉴别速度快、精度高、成本低、操作简单、批量检测、实用性强等的特点，适合大规模推广。
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公开(公告)号：CN112525850A
公开(公告)日：2021-03-19
申请号：CN202011411882.2
申请日：2020-12-02
Applicant: 华中农业大学
IPC: G01N21/3577 , G01N1/38 , G01N1/44
Abstract: 本发明属于奶品分析领域，具体涉及奶牛奶、马奶、骆驼奶、山羊奶和水牛奶的光谱指纹识别方法。与中红外光谱分析有关。步骤为：1)取新鲜奶牛奶、马奶、骆驼奶、山羊奶和水牛奶样品；2)在中红光谱范围内，对样品进行扫描，获得中红外光谱数据；3)对原始中红外光谱进行预处理，去除异常值；4)将预处理后的数据集按照分层抽样的原则划分为训练集和测试集；5)对训练集进行降维处理，以提高模型训练速度；6)在训练集上，使用最近邻等算法，通过10折交叉验证建立区分奶牛奶、马奶、骆驼奶、山羊奶和水牛奶的模型，使用使用准确性、平衡精度和Kappa系数对模型进行评估和筛选；7)预估最优模型的泛化性能。
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公开(公告)号：CN114166783A
公开(公告)日：2022-03-11
申请号：CN202111356698.7
申请日：2021-11-16
Applicant: 华中农业大学
IPC: G01N21/3577
Abstract: 本发明属于奶牛性能测定和牛奶品质检测领域，具体涉及牛奶中游离的异亮氨酸含量的中红外快速批量检测方法。申请人在特征波段的选择方面，打破了常用的使用算法筛选特征，而是使用人工手动选择+多次遍历的方法。最终选取用于建模的特征波段，特别是筛选出了包含部分水的吸收区域，并证明了增加部分水吸收波段可以提升模型的准确性。选用了同一个牛奶样本测定第一次光谱MIR进行建模，提升了单次光谱测定数据建模的模型精准性。选取了异亮氨酸模型建立的最优预处理与算法组合，确定了最优参数，提高了模型的准确性。实现了原料奶中异亮氨酸含量的快速、准确、低成本的检测。
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公开(公告)号：CN113310935A
公开(公告)日：2021-08-27
申请号：CN202110503828.9
申请日：2021-05-10
Applicant: 华中农业大学
IPC: G01N21/3577 , G06K9/62
Abstract: 本发明属于奶品分析技术领域，具体涉及巴氏杀菌奶牛鲜奶保存天数的快速鉴定方法。本发明的领域与中红外光谱分析领域有关。本发明的主要步骤为获得不同保存天数的巴氏杀菌牛奶样品中红外光谱数据，对原始中红外光谱进行预处理，去除异常值，将预处理后的数据集分为训练集和测试集，对训练集进行光谱波段选择，在训练集上构建预测模型，使用测试集和验证集对模型进行评估。所述的检测应用：用模型预测巴氏杀菌牛奶的不同保存时间的变化。本发明具有测试速度快、对样品无损、可同时大批量检测等突出优点。
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公开(公告)号：CN113310933A
公开(公告)日：2021-08-27
申请号：CN202110503812.8
申请日：2021-05-10
Applicant: 华中农业大学
IPC: G01N21/3577 , G06K9/62
Abstract: 本发明属于奶品分析技术领域，具体涉及原料水牛奶保存天数的光谱鉴定方法。本发明的领域与中红外光谱分析领域相关。本发明的主要步骤为：获得不同保存时间的原料水牛奶样品中红外光谱数据，对原始中红外光谱进行预处理，去除异常值，将预处理后的数据集分为训练集和测试集，对训练集进行光谱波段选择，在训练集上构建预测模型，使用测试集和验证集对模型进行评估。所述的检测应用：用模型预测原料水牛奶保存时间是否超过1天。本发明具有测试速度快、对样品无损、可同时大批量检测等突出优点。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113310932A
公开(公告)日：2021-08-27
申请号：CN202110503810.9
申请日：2021-05-10
Applicant: 华中农业大学
IPC: G01N21/3577 , G06F30/27 , G06K9/62
Abstract: 本发明属于奶品分析技术领域，具体涉及巴氏杀菌水牛鲜奶中掺加高温灭菌奶的快速鉴别方法。发明步骤为：1)取巴氏杀菌水牛鲜奶、高温灭菌牛奶及巴氏杀菌水牛鲜奶掺加不同比例高温灭菌奶中制备成待检样本；2)在中红光谱范围内，对待检样本进行扫描，获得中红外光谱数据；3)对原始中红外光谱进行预处理，去除异常值；4)将预处理后的数据集按照分层抽样的原则划分为训练集和测试集；5)筛选建模光谱波段；6)在训练集上，使用最近邻等算法，通过10折交叉验证建立巴氏杀菌水牛鲜奶中掺加高温灭菌奶的快速鉴别方法的鉴别模型，使用准确性、kappa系数对模型进行评估和筛选；7)对最优模型的验证与应用。
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公开(公告)号：CN116136494A
公开(公告)日：2023-05-19
申请号：CN202111357663.5
申请日：2021-11-16
Applicant: 华中农业大学
IPC: G01N21/3577 , G06F30/20
Abstract: 本发明属于奶牛性能测定和牛奶质量检测领域，具体涉及牛奶中乳铁蛋白含量的MIR快速批量检测方法。申请人在特征波段的选择方面，打破了常用的使用算法筛选特征，而是使用人工手动选择+多次遍历的方法，最终选取用于建模的特征波段和波点较多、范围较广。筛选出了437个特征波点，同时选用了同一个牛奶样本第二次测定的光谱MIR进行建模，提升了第一次光谱测定数据建模的模型精准性。最终筛选出了数据预处理方法与模型算法的最优组合，并确定了最优参数，提高了模型的准确性。本发明的方法可对奶品中乳铁蛋白含量进行快速、准确、低成本的检测，实现了快速批量检测，将可广泛应用于奶牛性能测定和牛奶质量品质检测。
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公开(公告)号：CN113310934A
公开(公告)日：2021-08-27
申请号：CN202110503824.0
申请日：2021-05-10
Applicant: 华中农业大学
IPC: G01N21/3577 , G06K9/62
Abstract: 本发明属于奶品分析技术领域，具体涉及骆驼奶中掺加奶牛奶及其掺加比例的快速鉴别方法。发明步骤为：1)采集骆驼奶、掺有25％奶牛奶的骆驼奶和掺有50％奶牛奶的骆驼奶样本；2)在中红光谱范围内，对样品进行扫描，获得中红外光谱数据；3)对原始中红外光谱进行预处理，去除异常值；4)将预处理后的数据集按照分层抽样的原则划分为训练集和测试集；5)筛选建模的光谱波段；6)将不同光谱预处理方法和建模算法进行组合，建立鉴别模型，使用准确率和Kappa系数对模型进行评估，筛选出效果最优的预处理方法和建模算法组合，得到最优模型；7)对模型进行验证，评估模型的泛化能力。本发明提高了对骆驼奶中掺加奶牛奶及其掺加比例鉴别的速率和准确性。
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公开(公告)号：CN113310930A
公开(公告)日：2021-08-27
申请号：CN202110503725.2
申请日：2021-05-10
Applicant: 华中农业大学
IPC: G01N21/3577 , G06K9/62
Abstract: 本发明属于奶品分析技术领域，具体涉及高温灭菌奶、巴氏杀菌奶和掺加高温灭菌奶的巴氏杀菌奶的光谱鉴定方法。发明步骤为：1)取巴氏杀菌牛奶和高温灭菌牛奶及巴氏杀菌牛奶模拟掺假不同比例作样本；2)在中红光谱范围内对样本扫描，获中红外光谱数据；3)原始中红外光谱预处理，去除异常值；4)将预处理后数据集按分层抽样分为训练集和测试集；5)筛选建模光谱波段；6)使用最近邻等算法在训练集上通过10折交叉验证检测样本鉴别模型，使用准确性、kappa系数对模型评估和筛选；7)对最优模型进行验证。本发明用更少的波点建模，减少运算成本，提高了鉴别的速率和准确性。
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公开(公告)号：CN113310929A
公开(公告)日：2021-08-27
申请号：CN202110503724.8
申请日：2021-05-10
Applicant: 华中农业大学
IPC: G01N21/3577 , G06F30/27 , G06K9/62
Abstract: 本发明属于奶品分析技术领域，具体涉及高温灭菌奶中掺加豆粉及其掺加比例的光谱鉴定方法。步骤为：1)取高温灭菌奶中掺加不同比例豆粉后再制的牛奶样本；2)在中红光谱范围内，对样本进行扫描获得中红外光谱数据；3)对原始中红外光谱进行预处理，去除异常值；4)将预处理后的数据集按照分层抽样的原则划分为训练集和测试集；5)筛选建模光谱波段；6)在训练集上，使用最近邻等算法，通过10折交叉验证建立高温灭菌奶中掺加豆粉及其掺加比例的鉴别模型，使用准确性、kappa系数对鉴别模型进行评估和筛选；7)最优模型的验证与应用。本发明使用了更少的波点建模，减少了运算成本，提高了鉴别的速率和准确性。
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