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流判别神经网路驱动的奶粉真实性拉曼成像非定向检测方法

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提出一种奶粉真实性拉曼成像非定向检测方法,该方法创新性地利用流判别神经网络提取奶粉拉曼成像数据的深层特征,并基于概率分布转移策略和密度保持原理构建可信奶粉特征分布区间.该方法可准确识别多种未知掺杂奶粉,其识别准确率达97.3％以上,检出限可达0.3％.结果证明,该方法具有检测范围广、精度高、便捷快速等特点,可高效满足当前奶粉真实性检测的实际需求,并为其他非均匀食品体系的真实性检测提供一种新型手段.
A Raman Imaging Methodology for Non-targeted Detection of Milk Powder Authenticity Using Flow-based Discrimination Neural Network

milk powder authenticitynon-targeted detectionflow-based discrimination neural networkRaman imaging

夏启、何天伦、黄志轩、陈达

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天津大学精密仪器与光电子工程学院,天津 300072

中国民航大学天津市民航能源环境与绿色发展工程研究中心,天津 300300

奶粉真实性 非定向检测 流判别神经网络 拉曼成像

国家自然科学基金面上项目国家自然科学基金面上项目"十三五"国家重点研发计划重点专项

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2023

10.7506/spkx1002-6630-20220530-364

食品科学
北京食品科学研究院

食品科学

CSTPCDCSCD北大核心
影响因子：1.327
ISSN：1002-6630
年,卷(期)：2023.44(12)
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