[发明专利]一种基于PNN神经网络的餐厨废弃油检测方法及其装置有效
| 申请号： | 201910084361.1 | 申请日： | 2019-01-29 |
| 公开（公告）号： | CN109886314B | 公开（公告）日： | 2023-09-22 |
| 发明（设计）人： | 陈奇;袁章;黄金霞;何理旭;陈贤龙;余亚东;龚平 | 申请（专利权）人： | 淮阴工学院 |
| 主分类号： | G16C20/30 | 分类号： | G16C20/30;G16C20/70;G06F18/214;G06F18/2415;G06N3/047;G06N3/08;G01N33/28 |
| 代理公司： | 南京苏高专利商标事务所(普通合伙) 32204 | 代理人： | 颜盈静 |
| 地址： | 223005 江苏省淮安市洪泽区东七街三号高*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于PNN神经网络的餐厨废弃油检测方法及其装置，以电导率检测为主，辅之以酸价值检测和折光率检测，最后利用PNN神经网络通过多权重处理方式来综合判断是否属于餐厨废弃油，有效的提高了检测的准确性。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 pnn 神经网络 废弃 检测 方法 及其 装置 | ||
【主权项】：
1.一种基于PNN神经网络的餐厨废弃油检测方法，其特征在于：包括以下步骤：S1：准备油样，分为合格油、非合格油和掺杂油；所述合格油为市面上标准食用油，所述非合格油为合格油使用后的废弃油，所述掺杂油为按已知质量百分比将非合格油与合格油掺杂得到；S2：获取S1中各油样的电导率、酸价值和折光率；S3：将S1中的油样分成两份，包括训练集和测试集；S4：构建PNN神经网络，并采用S3中的训练集得到最优分类结构，采用测试集测试该神经网络，得到其准确率；S5：输入未知油样，测得该未知油样的电导率、酸价值和折光率，通过S4得到的神经网络，判断该未知油样是否为餐厨废弃油；其中，在S4中，调整电导率、酸价值和折光率的训练权重对PNN神经网络进行训练。
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