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公开(公告)号：CN109214423B
公开(公告)日：2022-09-13
申请号：CN201810871104.8
申请日：2018-08-02
Applicant: 南京财经大学
Abstract: 本发明公开了一种基于动静态数据融合的食品质量判别分析方法，分别采集食品的静态数据及动态数据，采用加权相似度算法对静态数据及动态数据进行融合，得到相关系数，从而对食品质量进行判别；静态数据是指食品在某一特定条件下被测量所获得的表征数据，动态数据是指食品体系变化状态下的表征数据，即在特定扰动条件下（如时间、温度、浓度及化学反应），食品体系变化序列谱图数据；本发明能够将食品质量检测过程中获取的静态数据与动态数据联合使用，克服了传统单纯的利用静态数据或动态数据的片面性，信息利用率大大提升，达到100%，实现了更为准确、全面的食品质量判别分析。
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公开(公告)号：CN110132938A
公开(公告)日：2019-08-16
申请号：CN201910505161.9
申请日：2019-05-29
Applicant: 南京财经大学
IPC: G01N21/65
Abstract: 本发明提供了一种拉曼光谱法鉴别大米种类的特征数据提取方法，包括以下步骤：S1、选取大米样品，然后将样品经过粉碎机进行粉碎处理得到米粉；S2、将米粉经过100目和140目的筛子进行颗粒分级，收集粒度为100-140目之间的米粉；S3、利用激光拉曼光谱仪采集米粉的拉曼光谱；S4、将S3中得到的拉曼光谱依次进行去噪处理和归一化处理；S5、对S4中经过去噪和归一化处理后综合运用主成分分析、窗口分析和层次聚类分析三种方法完成特征数据的提取。本发明综合运用主成分分析、窗口分析和层次聚类分析三种方法对大米的拉曼光谱进行特征提取，最终筛选出相关性小的30个波数，采用这30个波数重新建立模型，三种大米归类准确率高，大大提高了模型的效率。
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公开(公告)号：CN117035118A
公开(公告)日：2023-11-10
申请号：CN202311038200.1
申请日：2023-08-17
Applicant: 南京财经大学
IPC: G06N20/00
Abstract: 本发明公开了一种基于邻域信息熵和有效距离的复杂网络关键节点挖掘方法，包括以下步骤：(1)获取节点的信息熵(Information Entropy，IE)；(2)计算节点所有邻居节点的度值，获取节点的邻域信息熵(Neighborhood Information entropy,NEI)；(3)计算节点间的有效距离d(i,j)；(4)计算节点的全局影响力(Global Influence，GI)；(5)最终得到每个节点的最终影响力值(Final Impact，FI)；(6)给所有节点的FI值进行排序，FI值最高的为关键节点。本发明同时考虑全局和局部信息来挖掘网络中的关键节点，方法高效、准确，克服了传统以单一指标识别网络关键节点的片面性，及考虑路径过多导致的运算规模过大等问题，可用于不同类型的网络。
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公开(公告)号：CN110132938B
公开(公告)日：2021-08-31
申请号：CN201910505161.9
申请日：2019-05-29
Applicant: 南京财经大学
IPC: G01N21/65
Abstract: 本发明提供了一种拉曼光谱法鉴别大米种类的特征数据提取方法，包括以下步骤：S1、选取大米样品，然后将样品经过粉碎机进行粉碎处理得到米粉；S2、将米粉经过100目和140目的筛子进行颗粒分级，收集粒度为100‑140目之间的米粉；S3、利用激光拉曼光谱仪采集米粉的拉曼光谱；S4、将S3中得到的拉曼光谱依次进行去噪处理和归一化处理；S5、对S4中经过去噪和归一化处理后综合运用主成分分析、窗口分析和层次聚类分析三种方法完成特征数据的提取。本发明综合运用主成分分析、窗口分析和层次聚类分析三种方法对大米的拉曼光谱进行特征提取，最终筛选出相关性小的30个波数，采用这30个波数重新建立模型，三种大米归类准确率高，大大提高了模型的效率。
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公开(公告)号：CN108844942B
公开(公告)日：2020-10-02
申请号：CN201810634567.2
申请日：2018-06-08
Applicant: 南京财经大学
Abstract: 粉碎粒度对大米拉曼光谱影响的研究方法，本发明涉及大米检测技术领域。它的研究步骤如下：材料准备；样品制备；谱图测试；数据分析；结果与分析；粉碎后大米均匀度分析；拉曼光谱谱图解析；推广性分析。对大米进行粉碎及筛分处理，制成不同粉碎粒度的米粉，探究粉碎粒度对拉曼光谱的影响，间接考察每种粉碎粒度下米粉的均匀性，旨在为后续建立大米产地鉴别模型提供稳定、可靠的数据源。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112113815A
公开(公告)日：2020-12-22
申请号：CN202011043734.X
申请日：2020-09-28
Applicant: 南京财经大学
Abstract: 本发明公开一种基于B‑Z振荡体系的大米产地溯源方法，属于食品鉴别技术领域。本发明利用大米干扰丙二酸参与的B‑Z化学振荡反应，通过严格控制振荡反应条件，得到具有明显指纹特征的电化学指纹图谱，为不同产地大米的鉴别提供了实验依据。相比其他鉴别大米的化学方法，该方法只要求将大米处理成粉末，而不需要其他繁琐、复杂、耗材的前处理。同时，电化学指纹图谱除了可以反映大米成分种类、含量的差异，还可以体现成分化学性质的差异，鉴别准确率高于80％，效果较好，具有广阔的应用前景。
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公开(公告)号：CN109214423A
公开(公告)日：2019-01-15
申请号：CN201810871104.8
申请日：2018-08-02
Applicant: 南京财经大学
Abstract: 本发明公开了一种基于动静态数据融合的食品质量判别分析方法，分别采集食品的静态数据及动态数据，采用加权相似度算法对静态数据及动态数据进行融合，得到相关系数，从而对食品质量进行判别；静态数据是指食品在某一特定条件下被测量所获得的表征数据，动态数据是指食品体系变化状态下的表征数据，即在特定扰动条件下（如时间、温度、浓度及化学反应），食品体系变化序列谱图数据；本发明能够将食品质量检测过程中获取的静态数据与动态数据联合使用，克服了传统单纯的利用静态数据或动态数据的片面性，信息利用率大大提升，达到100%，实现了更为准确、全面的食品质量判别分析。
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公开(公告)号：CN108844942A
公开(公告)日：2018-11-20
申请号：CN201810634567.2
申请日：2018-06-08
Applicant: 南京财经大学
CPC classification number: G01N21/65 , G01N15/0205
Abstract: 粉碎粒度对大米拉曼光谱影响的研究方法，本发明涉及大米检测技术领域。它的研究步骤如下：材料准备；样品制备；谱图测试；数据分析；结果与分析；粉碎后大米均匀度分析；拉曼光谱谱图解析；推广性分析。对大米进行粉碎及筛分处理，制成不同粉碎粒度的米粉，探究粉碎粒度对拉曼光谱的影响，间接考察每种粉碎粒度下米粉的均匀性，旨在为后续建立大米产地鉴别模型提供稳定、可靠的数据源。
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公开(公告)号：CN205103162U
公开(公告)日：2016-03-23
申请号：CN201520798627.6
申请日：2015-10-15
Applicant: 南京财经大学
IPC: G01N21/65
Abstract: 本实用新型公开了一种高通量检测巯基类化合物的表面增强基底装置，包括基底且基底为96独立孔阵列，每个独立孔内自下而上依次铺设有琼脂糖层及表面增强拉曼有效载体层,表面增强拉曼有效载体层的材质为银纳米粒子,96孔板的长为127毫米-128毫米，宽为85毫米-86毫米，独立孔高度为14毫米-15毫米，独立孔直径为6毫米-7毫米；本实用新型所设计的高通量检测巯基类化合物的表面增强基底装置制作过程简单、成本较为低廉、使用方便、体积小、便于实现，具有较为广阔的应用前景。
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公开(公告)号：CN212120040U
公开(公告)日：2020-12-11
申请号：CN202020265817.2
申请日：2020-03-06
Applicant: 南京财经大学
IPC: B01L3/02
Abstract: 本实用新型公开了一种用于密闭体系加样的移液枪头，移液枪头为一体成型结构，包括移液枪头主体且移液枪头主体为倒圆锥台形结构；移液枪头主体较小的一端为移液枪头吸液头且移液枪头吸液头与移液枪头主体整体随型；移液枪头主体较大的一端沿移液枪头主体的中轴线方向延伸形成移液枪头安装口，移液枪头安装口为圆柱形结构；本实用新型在使用方便的同时也避免了使用注射器时精度差、浪费药品、污染环境以及耗时等问题；此外，本实用新型移液枪头具有结构简单、安装方便、成本低廉的优点。
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