1.中央民族大学，理学院，北京 100081;2.中央民族大学，光子系统工程软件教育部工程研究中心，北京 100081
钟芸襄(1998－)，女，在读硕士研究生，主要研究方向为太赫兹超材料传感器的设计和优化.email: 21302271@muc.edu.cn.
张 然(1997－)，女，在读硕士研究生，主要研究方向为太赫兹光谱数据分析及超材料结构设计.
熊子仪(2000－)，女，在读硕士研究生，主要研究方向为太赫兹光谱分析与传感性能优化.
邹 斌(1980－)，男，博士，副教授，硕士生导师，主要研究方向为表面增强拉曼散射机理与实验研究.
杨玉平(1976－)，女，博士，教授，硕士生导师、主要研究方向为太赫兹光谱表征.
杨玉平(1976－)，女，博士，教授，硕士生导师、主要研究方向为太赫兹光谱表征. email:ypyang@muc.edu.cn
国家自然科学基金资助项目(62075248)；国家重点基础研究发展计划资助项目(2020YFB2009303；2017YFB00405402)；国家外国专家资助项目(G2022184001L)
1.School of Science;b.Engineering Research Center of Photonic Design Soft，Minzu University of China，Beijing 100081，China
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以三氯蔗糖、赤藓糖醇、木糖醇3种人工甜味剂为研究对象，采用太赫兹时域光谱技术，结合多种机器学习和优化算法对甜味剂与面粉混合物的光谱数据进行系统的分类识别和定量回归研究。结果表明，麻雀搜索算法-支持向量机模型/支持向量回归模型(SSA-SVM/SVR)对混合物的定性及定量分析结果均达到最优，分类预测的准确率达到95.56%，定量回归预测的最佳回归系数
Three artificial sweeteners, sucralose, erythritol and xylitol, are qualitatively and quantitatively studied based on Terahertz time-domain spectroscopy combined with machine learning algorithms and optimization algorithms.The results show that the Sparrow Search Algorithm-Support Vector Machines/Support Vector Regression(SSA-SVM/SVR) model is optimal for qualitative and quantitative analysis of the mixture. The accuracy of classification prediction is up to 95.56%, and the optimal regression coefficient for quantitative regression prediction is 0.999 8, so that a high-precision classification and quantitative analysis of three sweetener-flour mixtures is achieved. This provides an effective and reliable method for the rapid detection of artificial sweeteners.
引用本文
钟芸襄,张然,熊子仪,邹斌,杨玉平.太赫兹光谱结合机器学习的甜味剂检测[J].太赫兹科学与电子信息学报,2024,22(4):385~393
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- 收稿日期:2023-09-27
- 最后修改日期:2023-11-22
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- 在线发布日期: 2024-04-29
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