一种基于机器学习结合光学特性与蒙特卡洛模拟评估果泥流变特性的方法技术

本发明专利技术涉及了一种基于机器学习结合光学特性与蒙特卡洛模拟评估果泥流变特性的方法，通过获取不同组织粒子结构下(粒子浓度、粒子大小)苹果果泥在短波近红外波段的光吸收与光散射信号以及在1050nm下的蒙特卡洛模拟结果，利用标准正态变换方法对采集光学信号预处理后，基于支持向量机算法构建了一种苹果流变特性(稠度系数、表观粘度、弹性模量、粘性模量、屈服应力、损耗因子)的评估模型，实现仅以光学特性结合蒙特卡洛模拟对苹果果流变特性的有效预测。此方法仅通过对果泥进行光吸收、散射信号获取结合蒙特卡洛模拟，即可评估热加工过程中果泥的流变特性，为果泥加工企业实现快速、高效、稳定的产品质构品质监控提供技术支持。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术属于光谱分析，涉及应用短波红外技术实现苹果果泥质量的检测。

技术介绍

1、果泥是婴幼儿、老年人等特殊人群的健康辅食，流变特性在果泥加工制造中具有极其重要的实际意义，不仅影响加工与灌料效率，同时也直接影响产品感官品质与质量安全。果泥流变特性的主要评价参数为表观粘度、弹性模量g′与粘性模量g″。从本质上看，果肉组织粒子形态(大小、体积、表面积、粒度分布)和组织粒子浓度对果泥的流变特性具有显著性影响，是首要决定因素。动态剪切流变仪虽然实现了果泥流变参数的准确测定，但设备昂贵，测试时间长，不能实现快速实时检测，无法满足高品质果泥精准化生产需求。因此，实时快速准确检测果泥粘弹性具有重要的科学研究价值与应用前景。

2、近红外(nir)光谱技术是农产品和加工食品品质快速鉴定的重要手段。目前，基于nir光谱已成功实现苹果果泥化学品质特征(可溶性固形物、干物质、可滴定酸度)的快速高效品质预测。但是，基于nir光谱技术尚未有效实现果泥流变特性(表观粘度、粘弹性)的精准检测。根本原因是缺乏针对果泥内部物性特征与光学响应内在联系的检测机理深入探索，导致预测精本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种基于机器学习结合光学特性与蒙特卡洛模拟评估果泥流变特性的方法，包括以下步骤：

【技术特征摘要】

1.一种基于机器学习结合光学特性与蒙特卡洛...

【专利技术属性】
技术研发人员：兰维杰，杨玉灿，潘磊庆，陈潇，
申请(专利权)人：南京农业大学，
类型：发明
国别省市：