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公开(公告)号:CN107014769B
公开(公告)日:2019-03-29
申请号:CN201710167175.5
申请日:2017-03-20
Applicant: 南京林业大学
IPC: G01N21/3563 , G01N21/3586 , G06N3/08
Abstract: 一种基于THz光谱分析的鲜肉K值快速无损检测模型,模型的建模步骤包括:1)构建多层反向传播神经网络BP‑ANN:采用THz衰减全反射ATR检测模式对鲜肉样本的THz光谱进行取样,并对样本光谱数据进行处理;把BP‑ANN视为非线性函数,BP‑ANN输入和预测值分别为该非线性函数的自变量和因变量,BP‑ANN表达了从自变量到因变量的函数映射关系;2)训练包括:网络初始化;隐含层输出计算;输出层输出计算;误差计算;权值更新;阈值更新;根据迭代次数和最终迭代误差判断算法迭代是否结束。本发明通过探索鲜肉新鲜度的THz光谱特性,建立THz光谱数据与鲜肉新鲜度K值之间的关系模型,实现对鲜肉K值的快速无损检测。
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公开(公告)号:CN107014769A
公开(公告)日:2017-08-04
申请号:CN201710167175.5
申请日:2017-03-20
Applicant: 南京林业大学
IPC: G01N21/3563 , G01N21/3586 , G06N3/08
CPC classification number: G01N21/3563 , G01N21/3586 , G06N3/084
Abstract: 一种基于THz光谱分析的鲜肉K值快速无损检测模型,模型的建模步骤包括:1)构建多层反向传播神经网络BP‑ANN:采用THz衰减全反射ATR检测模式对鲜肉样本的THz光谱进行取样,并对样本光谱数据进行处理;把BP‑ANN视为非线性函数,BP‑ANN输入和预测值分别为该非线性函数的自变量和因变量,BP‑ANN表达了从自变量到因变量的函数映射关系;2)训练包括:网络初始化;隐含层输出计算;输出层输出计算;误差计算;权值更新;阈值更新;根据迭代次数和最终迭代误差判断算法迭代是否结束。本发明通过探索鲜肉新鲜度的THz光谱特性,建立THz光谱数据与鲜肉新鲜度K值之间的关系模型,实现对鲜肉K值的快速无损检测。
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公开(公告)号:CN106960091A
公开(公告)日:2017-07-18
申请号:CN201710167209.0
申请日:2017-03-20
Applicant: 南京林业大学
Abstract: 一种鲜肉新鲜度K值的THz光谱快速无损检测方法,包括步骤:一)肉品采集和处理:将鲜肉均匀切割成肉片后冷藏;取样切割时,避开肉的脂肪和结缔组织;二)测定肉品的THz光谱数据:采用THz衰减全反射ATR检测模式快速检测样品;光谱采集时,保持环境的温、湿度稳定;三)采用THz光谱数据与鲜肉K值之间的关系预测模型快速检测鲜肉的新鲜度K值:所述关系模型是主成分回归PCR预测模型、或者是反向传播神经网络回归BPANN预测模型。将步骤二)得到的THz光谱数据代入关系预测模型,则快速计算出未知样本的K值。本发明的样品前处理的方法,只需要切割样本以形成肉片放入仪器中测量,比现有的方法简单且快速了许多。
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公开(公告)号:CN109197019A
公开(公告)日:2019-01-15
申请号:CN201811270225.3
申请日:2018-10-29
Applicant: 南京林业大学
IPC: A01C1/00
Abstract: 本发明公开了一种打破野茉莉种子休眠的方法,属于苗木种植技术领域。该方法为将野茉莉种子置于湿沙中,湿沙的含水量为饱和含水量的60~70%,种子与湿沙的混合物置15~20℃的暖温条件下层积处理58~62d;然后将上述暖层积处理后的种子连同湿沙一起,在0~5℃的低温条件下层积处理115~125d。本发明的方法不需要任何药剂,方法具体,可操作性强,处理效果好,种子绝对发芽率在95%以上,出苗迅速整齐,具有广阔的市场前景和较高的推广价值。
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公开(公告)号:CN106960091B
公开(公告)日:2020-05-05
申请号:CN201710167209.0
申请日:2017-03-20
Applicant: 南京林业大学
IPC: G06F30/20 , G06N3/08 , G06N3/04 , G01N21/35 , G06F111/10
Abstract: 一种鲜肉新鲜度K值的THz光谱快速无损检测方法,包括步骤:一)肉品采集和处理:将鲜肉均匀切割成肉片后冷藏;取样切割时,避开肉的脂肪和结缔组织;二)测定肉品的THz光谱数据:采用THz衰减全反射ATR检测模式快速检测样品;光谱采集时,保持环境的温、湿度稳定;三)采用THz光谱数据与鲜肉K值之间的关系预测模型快速检测鲜肉的新鲜度K值:所述关系模型是主成分回归PCR预测模型、或者是反向传播神经网络回归BPANN预测模型。将步骤二)得到的THz光谱数据代入关系预测模型,则快速计算出未知样本的K值。本发明的样品前处理的方法,只需要切割样本以形成肉片放入仪器中测量,比现有的方法简单且快速了许多。
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