[发明专利]一种基于机器学习算法的掺伪茶油鉴别方法有效
| 申请号： | 202111145754.2 | 申请日： | 2021-09-28 |
| 公开（公告）号： | CN113884594B | 公开（公告）日： | 2023-06-23 |
| 发明（设计）人： | 徐友志;付宇新;钟海雁;雷小林;喻望;贺义昌;王召滢;曹冰;符树根;龙晓茵;罗贤飞;孙婷婷 | 申请（专利权）人： | 江西省林业科学院;中南林业科技大学 |
| 主分类号： | G01N30/02 | 分类号： | G01N30/02;G01N30/86;G06N20/00 |
| 代理公司： | 南昌金轩知识产权代理有限公司 36129 | 代理人： | 陈梅 |
| 地址： | 330000 江西省南昌市*** | 国省代码： | 江西;36 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于机器学习算法的掺伪茶油鉴别方法，建立了可直接给出油茶籽油样本掺伪种类分类结论的多分类决策树模型。基于掺伪油茶籽油的脂肪酸和甘油三酯实验数据，将二分类决策树和多分类决策树模型应用于高掺伪梯度下和低掺伪梯度下油茶籽油掺伪油种类的鉴别。实验结果显示，二分类决策树在高掺伪梯度下和低掺伪梯度下对油茶籽油样本是否掺伪某种特定的植物油的鉴别准确率均较高，相对于目前油茶籽油掺伪检测采用的统计学数据分析方法具有较为明显的优势，将机器学习方法应用于掺伪鉴别研究中，能有效提取实验数据中隐藏的有价值的信息；利用训练好的模型自动对样本进行掺伪鉴别，可提高结果的准确性、客观性、可靠性。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 机器 学习 算法 茶油 鉴别方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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