摘要
本发明公开了一种水产品甲醛残留的无损检测方法及系统,涉及甲醛检测技术领域;该方法包括如下步骤:对不同浓度甲醛溶液浸泡后的水产品样品进行拉曼光谱采集,对甲醛残留量进行测定,构建甲醛残留数据集;采用不同模型对拉曼光谱甲醛残留数据进行分类,通过分类准确率评估模型性能,选择InceptionTime模型作为分类模型;对甲醛相似物质浸泡后的水产品样品进行拉曼光谱采集,利用混合数据构建选择性数据集;采用选择性数据集验证分类模型对甲醛的选择性;选择最优的光谱预处理方法,对模型结构优化;对分类模型的分类结果进行验证分析。本发明中采用深度学习为检测水产品中的甲醛提供了一种准确、简单、经济的方法,在食品安全方面具有更广泛的应用前景。
技术关键词
无损检测方法
光谱预处理方法
甲醛残留量
数据
分类准确率
甲醛检测技术
无损检测系统
构建分类模型
检测水产品
乙醛
支持向量机
随机森林
甲醇
乙醇
标记
校正
分类器
序列
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