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冯斯雯

作品数:5 被引量:24H指数:3
供职机构:中国食品发酵工业研究院更多>>
发文基金:科研院所技术开发研究专项资金科技部科研院所技术开发研究专项更多>>
相关领域:轻工技术与工程理学更多>>

文献类型

  • 4篇期刊文章
  • 1篇专利

领域

  • 4篇轻工技术与工...
  • 1篇理学

主题

  • 4篇近红外
  • 4篇近红外光
  • 4篇近红外光谱
  • 4篇光谱
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  • 4篇红外光
  • 4篇红外光谱
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  • 3篇光谱技术
  • 3篇波段
  • 2篇遗传算法
  • 2篇支持向量
  • 2篇支持向量机
  • 2篇最小二乘
  • 2篇最小二乘支持...
  • 2篇向量机
  • 1篇制取
  • 1篇制取工艺
  • 1篇沙棘籽
  • 1篇沙棘籽油

机构

  • 5篇中国食品发酵...
  • 2篇宁夏大学
  • 1篇华南理工大学
  • 1篇天地壹号饮料...

作者

  • 5篇李宗朋
  • 5篇王健
  • 5篇熊雅婷
  • 5篇冯斯雯
  • 4篇尹建军
  • 3篇宋全厚
  • 3篇李子文
  • 2篇张英
  • 2篇张海红

传媒

  • 2篇食品与发酵工...
  • 1篇中国酿造
  • 1篇食品科学

年份

  • 3篇2016
  • 2篇2015
5 条 记 录,以下是 1-5
排序方式:
基于最小二乘支持向量机的白酒酒醅成分定量分析被引量:7
2016年
利用近红外光谱技术实现对白酒发酵过程中酒醅主要成分的质量控制,并进行模型优化,提高性能。采用偏最小二乘法提取的潜在变量作为最小二乘支持向量机的输入变量,先后建立了白酒酒醅中酒精度、淀粉、水分、酸度的近红外定量模型,并与经无信息变量消除法波段筛选后建立的偏最小二乘模型结果进行比较。结果表明:与偏最小二乘模型相比,4个指标的最小二乘支持向量机定量模型的相关系数(R^2)、预测均方根误差以及相对分析误差3个评价参数均有更优表现;对未知样品进行预测时,最小二乘支持向量机模型的预测准确度明显高于偏最小二乘模型。说明最小二乘支持向量机模型的准确度、稳定性及预测性能均优于偏最小二乘法模型,为白酒酒醅的品质分析方法研究提供了新的思路。
熊雅婷李宗朋王健冯斯雯李子文尹建军宋全厚
关键词:白酒酒醅最小二乘支持向量机偏最小二乘法
基于连续投影算法的黄酒成分检测模型被引量:9
2015年
为减少建模过程中的计算量,提高模型的稳健性以及预测精度,将连续投影算法(SPA)应用于黄酒非糖固形物、酒精度、总酸和氨基酸态氮的近红外检测模型的建立。首先采用K-S法选择具有代表性的校正样本100个,然后运用SPA算法对全光谱进行敏感波点提取,4个指标经SPA筛选分别得到20、23、19、13个特征波长点,与其特征分子结构的吸收峰位置相对应。进而分别建立SPA-PLS、SPA-MLR以及全光谱-PLS模型。结果表明:SPA-MLR模型效果最好,各指标R2分别达到0.881、0.998、0.983和0.924,且RMSEP也较全波段建模减小了10%,有效地加快模型运算速度的同时,提高了模型的稳定性与准确度,为黄酒品质快速检测提供了参考。
熊雅婷李宗朋王健张英冯斯雯陈峰宋全厚
关键词:黄酒近红外光谱技术连续投影算法波段选择
快速鉴别沙棘籽油制取工艺的方法
本发明涉及一种快速鉴别沙棘籽油工艺的方法。包括如下步骤:在设定的建模条件下,获取具有代表性的不同制取工艺的沙棘籽油近红外光谱信息;选择合适的化学计量学方法,直接将工艺属性和样品近红外光谱谱图信息建立数学关系,也就是定性模...
王健李宗朋熊雅婷张英冯斯雯尹建军宋全厚
文献传递
遗传算法联合LS-SVM的苹果原醋成分定量分析被引量:2
2016年
利用近红外光谱技术对苹果原醋中的重要指标进行定量分析,并进行模型优化以提高性能。采用遗传偏最小二乘法(GA-PLS)提取的特征波长作为最小二乘支持向量机(LS-SVM)的输入变量,先后建立苹果原醋中总酸、可溶性固形物的近红外定量模型,并与建立的偏最小二乘(PLS)模型结果进行比较。用决定系数(R^2)、预测均方根误差(RMSEP)以及相对分析误差(RPD)对模型进行评价,确定最佳建模方法。结果表明,相比于PLS模型,总酸及可溶性固形物指标的LS-SVM定量模型的R^2、RMSEP以及RPD值均有更好的表现,且在进行独立测试集验证时,LS-SVM模型的预测精度也明显优于PLS模型。说明遗传算法联合LS-SVM建立的定量模型有很高的准确度及稳定性,可以应用于苹果原醋总酸和可溶性固形物含量的快速检测。
李子文熊雅婷王健李宗朋张海红冯斯雯尹建军
关键词:近红外光谱技术最小二乘支持向量机遗传算法
近红外光谱技术结合遗传算法用于苹果醋总酸定量分析被引量:6
2016年
利用近红外光谱法对苹果醋中的总酸含量进行定量分析,通过PLS法建立苹果醋总酸定量分析模型,同时采用间隔偏最小二乘法(i PLS)、后向间隔偏最小二乘法(Bi PLS)和组合间隔偏最小二乘法(Si PLS)以及遗传偏最小二乘法(GA-PLS)对整个谱区进行光谱特征波段筛选。用决定系数(R2)、校正标准偏差(RMSEC)、预测标准偏差(RMSEP)以及最佳主因子数对模型进行评价,确定最佳建模方法。结果表明:进行特征波段筛选能够对模型起到优化作用,并提高模型运算速度,其中GA-Bi PLS及GA-Si PLS优化效果最为明显,在极大减少苹果醋总酸建模变量的同时,模型的R2分别达到0.989和0.986,RMSEP分别为0.042和0.044,有效地提高了模型的稳定性与准确度,表明了遗传算法在果醋品质分析方面的巨大潜力。
李子文熊雅婷张海红李宗朋王健冯斯雯熊贤平尹建军
关键词:苹果醋近红外光谱技术遗传算法
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