基于小波包神经网络的食品中锌、铁、锰元素电化学同时检测方法研究

• 作者: 易军鹏 殷勇 陈朝魁
• 来源期刊: 食品科学
• 学科: 工学
• 关键词: 小波包分析 人工神经网络 电化学 检测 微量元素
• 年，卷（期）: 2008,（6）
• 所属期刊栏目: 分析检测
• 页码范围: 342-345
• 页数: 4页
• 分类号: TS207.5|TP183
• 字数: 4065字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:1002-6630.2008.06.074

摘要

为了实现食品中锌、铁、锰微量元素的同时检测,深入研究了差分脉冲阴极溶出伏安(DPCSV)法的测试条件.运用小波包对测试数据分解,提取了不同信号频率带内的能量值作为测试数据的特征信息.将这种特征信息训练BP神经网络,建立了3种微量元素同时测量的检测模型.实际样品检测结果表明,该检测方法抗干扰能力强、测试准确、快捷,具有实际应用价值.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	易军鹏		56	978	17.0	30.0
2	殷勇		62	589	15.0	21.0
3	陈朝魁		10	20	2.0	4.0