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基于BP神经网络的太赫兹时域光谱对面粉中苯甲酸定量检测研究

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摘要

面粉(小麦粉)是中国北方大部分地区的主食,为了便于食品长期保存,往往会添加苯甲酸以便延长食品保存时间,但食品添加剂的过量使用会严重危害人体健康。太赫兹技术在食品安全检测方面体现出了其独特的检测优势。为建立面粉中添加剂苯甲酸的定量检测模型,首先探索不同光谱预处理方法对太赫兹光谱的影响,采用如平滑、多元散射校、基线校正和归一化等方法对原始光谱进行校正处理。校正处理之后,建立相应的PLS模型以选择最优预处理方法。实验结果表明:归一化后建立的PLS模型较优,预测集的相关系数(rp)为0.9790,预测集的均方根误差(RMSEP)为1.28%。其次,分别建立面粉中苯甲酸含量检测的PLS、LS-SVM和BPNN模型,经比较,建立了较优的BPNN面粉中苯甲酸含量的定量测定模型,太赫兹吸收系数建立的BPNN模型的预测相关系数(rp)为0.9945,预测均方根误差(RMSEP)为0.66%。本研究为面粉中苯甲酸添加剂的无损检测提供了新的解决方案,对促进面粉行业的健康发展具有较为重要的意义。

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补充资料

DOI:10.3788/lop57.093005

作者单位:

    华东交通大学
    华东交通大学
    南昌 江西华东交通大学机电工程学院
    华东交通大学
    华东交通大学
    华东交通大学

引用该论文

胡军,刘燕德,孙旭东,李斌,徐佳,欧阳爱. 基于BP神经网络的太赫兹时域光谱对面粉中苯甲酸定量检测研究[J].激光与光电子学进展,2020,57(09):093005.