| 专利号 | 2021105317323 | 申请日 | 2021-05-17 | 专利名称 | 一种基于深度学习的干菜水分含量和菌落总数的实时检测方法 |
| 授权日 | 2023-05-26 | 专利权人 | 中国海洋大学 | 发明人 | 王鹏;沈照鹏;徐锡明;孙文珂 |
| 主分类号 | G01N21/3563 | 关键词 | 应用领域 | ||
| 摘要 | 本发明提供了一种基于深度学习的干菜水分含量和菌落总数的实时检测方法。所述的实时检测方法包括以下步骤：（1）采集干菜样品；（2）采集样本近红外光谱；（3）样本水分含量和菌落总数的标定；（4）异常样本识别与剔除；（5）样本光谱信息预处理；（6）建立样本数据集；（7）建立预测模型；（8）预测模型的检验与修正；（9）模型整合。本发明通过深度学习神经网络联合近红外光谱技术，综合利用与紫菜中水分含量和菌落总数相关的线性因素和非线性因素特征，结合便携式光谱设备，实现样品的实时快速检测，具有操作便利性，适于现场质量监管、交易以及生产管理等现场批量检测需要，填补干紫菜质量与安全指标快速检测技术空白。 | ||||
| 创新点 | |||||
| 技术分类 | 标 签 | 战兴产业 | 新材料产业 新材料相关服务 | ||
| 运营方式 | 合作方式 | ||||
| 联系人 | 联系电话 | 电子邮箱 | |||
| 详细说明 | |||||
