一种基于机器学习算法的掺伪茶油鉴别方法

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万方数据

中文摘要：本发明公开了一种基于机器学习算法的掺伪茶油鉴别方法，建立了可直接给出油茶籽油样本掺伪种类分类结论的多分类决策树模型。基于掺伪油茶籽油的脂肪酸和甘油三酯实验数据，将二分类决策树和多分类决策树模型应用于高掺伪梯度下和低掺伪梯度下油茶籽油掺伪油种类的鉴别。实验结果显示，二分类决策树在高掺伪梯度下和低掺伪梯度下对油茶籽油样本是否掺伪某种特定的植物油的鉴别准确率均较高，相对于目前油茶籽油掺伪检测采用的统计学数据分析方法具有较为明显的优势，将机器学习方法应用于掺伪鉴别研究中，能有效提取实验数据中隐藏的有价值的信息；利用训练好的模型自动对样本进行掺伪鉴别，可提高结果的准确性、客观性、可靠性。

申请号：

CN202111145754.2

公开号：

CN113884594A

专利类型：

发明专利

申请日：

2021-09-28

公开日：

2022-01-04

IPC分类：

G01N30/02(2006.01)

申请人：

江西省林业科学院;中南林业科技大学

发明人：

徐友志、龙晓茵、罗贤飞、孙婷婷、喻望、付宇新、钟海雁、贺义昌、王召滢、曹冰、雷小林、符树根

主申请人地址：

330000 江西省南昌市南昌经济技术开发区枫林西大街1629号

国别省市代码：

中国(CN)