安徽农业科学

2020, v.48;No.658(21) 202-204+209

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人工神经网络基于食用油脂肪酸组成解析二组分食用油混合模型研究
Artificial Neural Network Analysis Two Component Mixed Edible Oil Mode Based on the Fatty Acid Composition

王李平;林晨;张方圆;杨熙;麦小漫;范华均;

摘要(Abstract):

通过气相色谱法分析花生油和棕榈油的混合油的脂肪酸组成,建立了人工神经网络分析二组分食用油混合模型的方法。分别基于混合油样品中棕榈酸和亚油酸含量变化的一元线性回归模型和基于全部脂肪酸组成的BP神经网络建立定量模型对花生油中棕榈油的掺杂量进行预报。结果表明,BP神经网络的预报准确率为96.7%,当棕榈油掺杂量≥0.050(V/V)时,相对偏差≤6%,其准确度高,能够实现二组分混合油掺混量的准确预报,为调和油的组成分析提供了新思路。

关键词(KeyWords): 人工神经网络;食用油;脂肪酸组成;混合模型;气相色谱法;二元组分分析

Abstract:

Keywords:

基金项目(Foundation): 广东省科学院青年科技工作者引导专项(2019GDASYL-0105013);; 广东省科技计划项目(2015B090906023)

作者(Author): 王李平;林晨;张方圆;杨熙;麦小漫;范华均;

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参考文献(References):

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