赵薇
- 作品数：5 被引量：30H指数：3
- 供职机构：北京工商大学计算机与信息工程学院更多>>
- 发文基金：北京市自然科学基金北京市教委科技发展计划北京市教委科技创新平台项目更多>>
- 相关领域：轻工技术与工程更多>>
- 芝麻油品质检测方法的研究现状与分析被引量：3
- 2014年
- 针对近些年来芝麻油掺伪现象日益严重的问题,对目前采用的芝麻油品质检测方法及其研究现状进行了综述分析。主要介绍了常用的显色法、色谱法、光谱法、电子鼻技术以及一些联用的方法在芝麻油掺伪检测中的研究现状,通过检测脂肪酸、甘三酯、芝麻林素、芝麻酚等特征物质来实现芝麻油品质的有效检测。
- 赵薇刘翠玲孙晓荣位丽娜苗雨晴胡玉君
- 关键词：芝麻油掺伪色谱法光谱法电子鼻
- 基于紫外分光光度法的农药二嗪农定量建模研究
- 2013年
- 利用紫外可见分光光度计技术对二嗪农微量溶液进行了检测,并基于Lambert-Beer定律和最小二乘法建立了二嗪农微量溶液的定量分析数学模型,对校正集和预测集进行了定量分析。其中,基于Lambert-Beer定律的数学模型分析结果为:校正集相关系数R2=0.9892,预测集预测标准偏差RESEP=0.349;基于最小二乘法的数学模型分析结果为:校正集相关系数R2=0.9921,预测集RMSEP=0.282。结果表明,紫外分光光度计技术检测微量二嗪农含量具有快速,精度高的优点,可用于农药二嗪农的快速、准确鉴定。
- 苗雨晴刘翠玲孙晓荣赵薇
- 关键词：紫外分光光度法最小二乘法
- 近红外光谱技术在食用油种类鉴别及定量分析中的应用被引量：13
- 2014年
- 用近红外光谱技术与聚类分析方法相结合,建立了一种可用于鉴别食用油种类的快速鉴定模型。实验根据30个食用油的近红外光谱,建立了芝麻油-大豆油-花生油-玉米油定性识别的模型,模型的识别率和预测率可达到100%。根据40个芝麻油样品的近红外光谱建立芝麻油的酸价预测模型,且模型指标较好。可见近红外光谱技术在食用油快速检测方面有较好的应用前景。
- 刘翠玲位丽娜赵薇孙晓荣
- 关键词：近红外光谱技术食用油
- 应用拉曼光谱技术识别食用油的种类被引量：8
- 2015年
- 采用拉曼光谱技术对食用油的种类建立定性分析模型,实现快速、无损地识别食用油的种类。选取3种常用食用油(大豆油、花生油、玉米油)共87个样品采集其拉曼光谱,采用一阶导数的方法对光谱进行预处理,Norris导数法进行滤波去噪,处理后的光谱采用判别分析算法建立食用油种类识别模型,模型能够实现3种食用油的准确分类。选取大豆油、花生油、玉米油各5个样品作为测试样品,测试结果为大豆油、花生油和玉米油都能够正确地分入所属类别。结果表明,拉曼光谱结合判别分析的方法能够实现食用油种类的识别,校正模型的分类结果能达到100%,预测样本分类结果准确率为86.7%。
- 赵薇刘翠玲孙晓荣吴静珠位丽娜
- 关键词：拉曼食用油
- 基于近红外光谱的芝麻油酸价含量的预测被引量：6
- 2014年
- 采用近红外光谱分析技术对芝麻油的酸价含量进行检测,避免了传统的化学方法缺陷,同时在不破坏样品的前提下极大地提高了检测效率。对39个芝麻油样本的酸价光谱图进行光谱预处理优化,并选择适当的光谱范围,采用偏最小二乘法(PLS)和BP神经网络算法进行了定量分析研究。结果表明,在所选定的样本和光谱范围内,PLS和BP神经网络算法均可以用于芝麻油酸价含量的预测,采用PLS模型的预测均方根误差(RMSEP)为0.058;用BP神经网络预测的RMSEP为0.148 8,偏最小二乘法建模相对于一般的BP网络建模方法更具有较好的建模预测效果。
- 胡玉君刘翠玲孙晓荣赵薇位丽娜
- 关键词：近红外光谱偏最小二乘法BP神经网络
