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2020年21期
人工神經網絡基于食用油脂肪酸組成解析二組分食用油混合模型研究
| 作 者 | 王李平，林晨，張方圓，楊熙，麥小漫，范華均 |
| 第一作者 | 王李平 |
| 作者單位 | 廣東省科學院，廣東省測試分析研究所，廣東廣州 |
| 卷 號 | 48 |
| 發表年份 | 2020 |
| 發表刊期 | 21 |
| 發表頁面 | 202-204,209 |
| 關 鍵 字 | 人工神經網絡；食用油；脂肪酸組成；混合模型；氣相色譜法；二元組分分析 |
| 摘 要 | 通過氣相色譜法分析花生油和棕櫚油的混合油的脂肪酸組成，建立了人工神經網絡分析二組分食用油混合模型的方法。分別基于混合油樣品中棕櫚酸和亞油酸含量變化的一元線性回歸模型和基于全部脂肪酸組成的BP神經網絡建立定量模型對花生油中棕櫚油的摻雜量進行預報。結果表明，BP神經網絡的預報準確率為96.7%，當棕櫚油摻雜量≥0.050（V/V）時，相對偏差≤6%，其準確度高，能夠實現二組分混合油摻混量的準確預報，為調和油的組成分析提供了新思路。 |
| 附 件 |
人工神經網絡基于食用油脂肪酸組成解析二組分食用油混合模型研究
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