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摘要:
为探索信息融合技术对小麦粉品质快速检测的可行性,试验采集小麦粉的近红外光谱及中红外光谱,建立基于信息融合的小麦粉品质指标(蛋白质含量、湿面筋含量、吸水量、形成时间、稳定时间、弱化度)快速检测模型,并采用前向区间变量筛选及遗传算法对信息融合模型进行了优化.研究表明,使用前向区间算法进行变量筛选后,信息融合模型的预测能力大幅度提升;再继续使用遗传算法优化光谱变量可以进一步提高信息融合模型的预测能力,并简化模型所用的变量数量.试验构建的最优信息融合模型对蛋白质含量、湿面筋含量、吸水量、形成时间、稳定时间和弱化度的预测相关系数(r)分别达到了0.98、0.98、0.97、0.94、0.95和0.95,预测误差均方根(root mean square error of prediction,RMSEP)分别为0.181、0.590、0.455、0.502、0.557和13.047.试验结果表明,采用信息融合技术对小麦粉品质进行快速检测是可行的.
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文献信息
篇名 基于信息融合的小麦粉品质快速检测
来源期刊 食品与发酵工业 学科
关键词 小麦粉 品质 近红外 中红外 信息融合 快速检测
年,卷(期) 2019,(15) 所属期刊栏目 分析与检测
研究方向 页码范围 243-250
页数 8页 分类号
字数 5805字 语种 中文
DOI 10.13995/j.cnki.11-1802/ts.020329
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 赵国华 西南大学食品科学学院 173 1460 20.0 27.0
7 叶发银 西南大学食品科学学院 47 200 9.0 12.0
11 陈嘉 西南大学食品科学学院 13 41 3.0 6.0
传播情况
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引文网络
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研究主题发展历程
节点文献
小麦粉
品质
近红外
中红外
信息融合
快速检测
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
食品与发酵工业
半月刊
0253-990X
11-1802/TS
大16开
北京酒仙桥中路24号院6号楼
2-331
1970
chi
出版文献量(篇)
12595
总下载数(次)
34
总被引数(次)
107055
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