论文类型：
期刊论文
第一作者：
吴鼎
合写作者：
海然,刘平,赵栋烨,刘佳宏,丁洪斌
发表时间：
2014-01-01
发表刊物：
科学通报
收录刊物：
PKU、ISTIC、CSCD
文献类型：
J
卷号：
59
期号：
21
页面范围：
2071-2076
ISSN号：
0023-074X
关键字：
激光诱导击穿光谱; 地沟油; 食用油; 主成分分析; 人工神经网络; 食用油鉴别
摘要：
对常见食用油和地沟油进行了基于激光诱导击穿光谱鉴别研究, 建立了人工神经网络模型, 预测检验结果良好.
选择本地超市常见的2种食用油和大连市产品质量监督检验所提供的地沟油, 以定量无尘分析滤纸为基底,
获得了滤纸、豆油、调和油、地沟油4种样品各140组LIBS 光谱数据, 提取了24个特征谱线进行主成分分析,
各类样品在主成分空间中呈现良好聚集分类. 将得到的140组光谱数据, 100组作为训练集, 建立人工神经网络模型, 40组作为测试数据进行鉴别,
识别率达98.1%. 基于主成分分析建立的人工神经网络模型识别率达94.2%. 研究结果表明,
基于主成分分析和人工神经网络的激光诱导击穿光谱检测技术为地沟油快速高效鉴别研究带来了新的思路与方法, 对地沟油的鉴别具有十分重要的意义.
是否译文：
否
