【摘 要】
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为了快速、准确地识别食用油类型,采用激光诱导荧光技术,利用405 nm激光在食用油表面诱导离子体激发并发出荧光,由SpectraSuite软件采集和记录荧光光谱数据。以5种食用油为实
【机 构】
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安徽理工大学电气与信息工程学院,南京四方亿能电力自动化有限公司
【基金项目】
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国家重点研发计划(2018YFC0604503),国家安全生产重大事故防治关键技术科技项目(anhui⁃0001⁃2016AQ),国家安全监管总局安全生产重特大事故防治关键技术科技项目(anhui⁃0010⁃2018AQ)。
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为了快速、准确地识别食用油类型,采用激光诱导荧光技术,利用405 nm激光在食用油表面诱导离子体激发并发出荧光,由SpectraSuite软件采集和记录荧光光谱数据。以5种食用油为实验对象,实验采集的光谱数据共750组,分别采用4种不同的算法(BP算法、AdaBoost⁃BP算法、AdaBoost⁃DT算法、AdaBoost⁃KNN算法)对光谱数据建立训练模型,通过4种模型的比较得出,以KNN算法作为弱分类器的自适应提升(AdaBoost)模型对光谱数据的分类效果最好,迭代100次后测试准确率为100%,
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