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个人信息Personal Information
教授
博士生导师
硕士生导师
主要任职：Professor Dr. Hongbin Ding
其他任职：物理学院学术委员会主任，等离子体联合研究中心主任,中国光学工程学会LIBS专委会副主任, 中国核学会核聚变等离子体分会常务理事，辽宁省物理学会副理事长，国际ITER-ITPA 委员
性别：男
毕业院校：巴塞尔大学
学位：博士
所在单位：物理学院
学科：等离子体物理. 光学工程
联系方式：hding@dlut.edu.cn
电子邮箱：hding@dlut.edu.cn
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基于激光诱导击穿光谱地沟油鉴别的初步探究
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论文类型：期刊论文
发表时间：2014-01-01
发表刊物：科学通报
收录刊物：PKU、ISTIC、CSCD
卷号：59
期号：21
页面范围：2071-2076
ISSN号：0023-074X
关键字：激光诱导击穿光谱; 地沟油; 食用油; 主成分分析; 人工神经网络; 食用油鉴别
摘要：对常见食用油和地沟油进行了基于激光诱导击穿光谱鉴别研究, 建立了人工神经网络模型, 预测检验结果良好.
选择本地超市常见的2种食用油和大连市产品质量监督检验所提供的地沟油, 以定量无尘分析滤纸为基底,
获得了滤纸、豆油、调和油、地沟油4种样品各140组LIBS 光谱数据, 提取了24个特征谱线进行主成分分析,
各类样品在主成分空间中呈现良好聚集分类. 将得到的140组光谱数据, 100组作为训练集, 建立人工神经网络模型, 40组作为测试数据进行鉴别,
识别率达98.1%. 基于主成分分析建立的人工神经网络模型识别率达94.2%. 研究结果表明,
基于主成分分析和人工神经网络的激光诱导击穿光谱检测技术为地沟油快速高效鉴别研究带来了新的思路与方法, 对地沟油的鉴别具有十分重要的意义.