一种基于机器学习算法的掺伪茶油鉴别方法

专利号CN202411896539.X

专利名称一种基于机器学习算法的掺伪茶油鉴别方法

发明人 李大鹏 江科 文韬 张乐 陈瑞东 龚中良 何洲 张湘鹏 林燕 赵壮壮

申请人 中南林业科技大学

公开日2025.01.24

年份2025

主分类号 G16C20/70

专利类型发明

国家省市 湖南

代理机构长沙智德知识产权代理事务所(普通合伙) 43207

内容摘要  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，涉及掺伪油茶籽鉴别技术领域。该方法包括以下步骤：根据CSA制备偏差程度数据得到CSA制备偏差程度评估指标并分析是否进行色敏传感器制备调整；根据反应前CSA图像偏差程度数据得到反应前CSA图像偏差程度评估指标并分析是否进行反应前图像调整；根据反应后CSA图像偏差程度数据得到反应后CSA图像偏差程度评估指标并分析是否进行掺伪茶油鉴别。本发明通过根据反应后CSA图像偏差程度评估指标并分析是否进行反应后图像调整，在反应后图像调整合格后进行掺伪茶油鉴别，达到了提高掺伪茶油鉴别中分析数据的准确性的效果，解决了现有技术中掺伪茶油鉴别中分析数据不准确的问题。

主权利要求  1.一种基于机器学习算法的掺伪茶油鉴别方法，其特征在于，包括以下步骤：获取CSA制备偏差程度数据，根据CSA制备偏差程度数据得到CSA制备偏差程度评估指标并分析是否进行色敏传感器制备调整；在色敏传感器制备调整合格后获取反应前CSA图像偏差程度数据，根据反应前CSA图像偏差程度数据得到反应前CSA图像偏差程度评估指标并分析是否进行反应前图像调整；在反应前图像调整合格后获取反应后CSA图像偏差程度数据，根据反应后CSA图像偏差程度数据得到反应后CSA图像偏差程度评估指标并分析是否进行掺伪茶油鉴别；所述CSA制备偏差程度数据包括：pH指示剂溶液浓度、溶液超声处理时长、NaOH溶液使用量、CSA通风时长、pH指示剂溶液浓度标准值、溶液超声处理时长标准值、NaOH溶液使用量标准值和CSA通风时长标准值；所述CSA制备偏差程度评估指标用于量化CSA制备的偏差程度。

联系地址410004 湖南省长沙市韶山南路498号

PDF文件 浏览全文