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爆珠胶囊分析烟用爆珠

时间:2021-08-28 10:42来源:未知 作者:admin 点击:
        爆珠胶囊分析烟用爆珠。
        在室温下,采集烟用爆珠样品的NIRS。爆珠放置一层,在此上方添加金属盖,用于反射近红外光。光谱采集范围:12000~4000 cm-1;光谱分辨率:16 cm-1;扫描次数:64次。通过样品杯旋转,一个样品扫描5~6点,获得此样品5或6张光谱。由于批次数量有限,在不同天重复采集每批次爆珠产品3次。在收集光谱数据的过程中,样品杯与金属盖在样品测试之前用无水乙醇擦拭。最终共收集416张光谱,其中,清甜型6批次92张光谱;蜜甜型14批次212张光谱;薄荷型7批次112张光谱。
        针对固体样品,本研究采用5种预处理方法:归一化(Normalization)、均值中心化(Mean centering)、标准化(Auto-scaling)、多元散射校正(Multiplicative scatter correction,MSC)和标准正态变量变换(Standard normal variate transformation,SNV)。归一化常被用于校正由微小光程差异引起的光谱变换;均值中心化是被使用非常普遍的预处理方法;标准化特别适用于样品间差异很小的情况。MSC首先分离光谱中的物理光散射信息和化学光吸收信息,然后消除不同光谱之间的物理散射信息差异,尽量使所有样品中的光谱校正信息在同一水平上。MSC主要是为了消除颗粒分布不均及颗粒大小产生的散射影响,在固体漫反射和浆状物透射光谱中应用较多。SNV认为每张光谱中各波长点的吸光度值应满足一定的分布,如正态分布。通过该假设对每张光谱进行校正,可有效降低固体颗粒大小以及仪器状态对红外谱图的影响。通过比较光谱数据不同处理方法后建立的模型预测识别准确度,选出最优的光谱数据处理方法。
        采用SIMCA算法对3种烟用爆珠建立类型判别模型;采用LDA算法对同一类型不同批次的爆珠质量一致性进行评价。LDA属于有监督的模式识别方法,分别计算类内和类间的协方差矩阵。对于未知类别样品光谱,需计算其与每类均值的距离平方,然后将其判定到距离最小的类型中,本研究采用的是马氏距离。
        计算校正模型的识别率和误判率,利用二者判断分类器的好坏。识别率是识别自身样本个数与预测样本总个数的比值;误判率是误判其它类的样本个数与其它类样本参与识别个数的比值。通常,识别率数值越大越好,误判率数值则越小越好。
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(责任编辑:admin)
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