Multiparameter voedsel vervalsing detector

1, de toepassing van de multi-parameter voedsel vervalsing detector, met behulp van het neuronale netwerk detectie principe, het opzetten van multi-parameter wiskundige modellen, het gebruik van samengestelde sonde voor het meten van de fysische en chemische indicatoren van het gemengde monster, het gebruik van de formule in het instrument, het berekenen van het percentage vervalsing van vloeibare voedsel monsters. De samengestelde sensortechnologie is de huidige detectietechnologie, in de materiële inspectie van complexe componenten, kan een enkele sensor niet voldoen aan de bepaling van specifieke componenten, en de samengestelde sensortechnologie kan de bepaling van specifieke componenten goed uitvoeren. Een data-analysemodel op basis van neuronale netwerken kan de specificiteit van een bepaalde stof in de samenstelling van complexe stoffen nauwkeurig uitdrukken en vervolgens nauwkeurig bepalen.

Technische hoogtepunten 1. Neurale netwerk-gebaseerde data-analyse model, real-time verwerking van gegevens, nauwkeurig vaststellen van kenmerkende punten; 2. Geen reagensverbruiksproducten, verminderen van de kosten van de detectie en verbeteren van de nauwkeurigheid van de detectie; 3. Open inspectieproject upgrade modus, klant aangepaste detectie indicator grenzen. Testproject 1. snelle bepaling van de kwaliteit van vloeibare voedingsmiddelen op basis van standaardmonsters; 2. Gegevens over de smaak van voedsel te vergrendelen en gestandaardiseerde massaproductie uit te voeren; 3. Wetenschappelijke eenheden worden gebruikt voor het opzetten van een database van standaard vloeibare monster bestanddelen.