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《燕山大学》 2016年
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基于优化BP神经网络的防腐剂荧光检测技术研究

陈东营  
【摘要】:防腐剂是一种常用的食品添加剂,在食品的制作、运输、储藏等过程中应用较为广泛。近年来,食品安全问题的事件屡见不鲜,严重危害了人体健康。因此,食品防腐剂的检测引起了食品和检测行业的共同关注。鉴于荧光检测技术具有灵敏度高、选择性强、操作简单等优良特性,本文采用荧光法分别对橙汁中山梨酸钾和对羟基苯甲酸甲酯钠的含量进行检测。首先,分析了荧光检测的基本原理和特点,并根据山梨酸钾、对羟基苯甲酸甲酯钠以及橙汁的荧光特性,设置激发和发射波长的扫描范围,采用FS920荧光光谱仪完成了两种防腐剂的荧光检测。其次,在分析小波阈值去噪和小波包去噪原理的基础上,采用二维小波阈值去噪和小波包去噪对荧光光谱进行去噪处理,并采用均方根误差、信噪比、波形相似系数对去噪效果进行定性评价。对两种去噪效果进行比较,结果表明小波包的去噪效果要优于小波去噪。再次,针对BP神经网络存在局部极小、收敛速度缓慢的缺陷,提出了采用遗传算法对其进行优化的方案。在深入理论分析的基础上,搭建了GA-BP神经网络的防腐剂检测模型,分别对两种防腐剂进行了检测。最后,分析了微粒群算法的基本原理,设计了基于微粒群算法的BP神经网络优化方案,分别完成了橙汁中山梨酸钾和对羟基苯甲酸甲酯钠的检测。对以上两种优化方法进行了对比分析,结果表明PSO-BP神经网络的检测结果要优于GA-BP神经网络。
【学位授予单位】:燕山大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2016
【分类号】:TS207.3;TP18

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