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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：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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