使用使用FTIR数据的无监督机器学习方法对蜂蜜样本进行聚类
1Inonu University, Department of Informatics,, TR-44280 Malatya, Turkey.
Anais da Academia Brasileira de Ciencias
|March 7, 2024
概括
这项研究使用富里埃变换红外线 (FTIR) 数据来准确地分组蜂蜜样本. 开发的方法达到96.15%的准确性,提供一种快速和经济有效的方法,根据光谱图案对蜂蜜进行分类.
科学领域:
- 食品科学 食品科学 食品科学
- 分析化学 分析化学
- 频谱学是一种光谱学.
背景情况:
- 蜂蜜的认证和分类对于质量控制至关重要.
- 光谱分析提供了一种非破坏性的方法来表征食品.
- 福里埃变换红外光谱 (FTIR) 提供了丰富的化学信息.
研究的目的:
- 开发一种高效的方法,使用FTIR光谱数据对蜂蜜样本进行集群和分类.
- 评估蜂蜜分类的深度学习模型的准确性.
- 展示一种以最少的预处理进行蜂蜜分析的实用方法.
主要方法:
- 福里埃变换红外光谱 (FTIR) 用于数据采集.
- 肘法用于确定最佳集群数量 (已确定五个).
- 主要组件分析 (PCA) 用于缩小维度.
- 阶层集群分析 (HCA) 用于集群改进.
- 用多层感知器 (MLP) 进行深度学习进行分类.
主要成果:
- 成功将蜂蜜样本分成五个不同的组.
- 通过MLP模型实现了高分类准确率96.15%.
- 基于FTIR的方法的可靠性和效率已被证明.
结论:
- 与机器学习相结合的FTIR光谱数据为蜂蜜样本分类提供了强大的工具.
- 提出的方法是快速的,具有成本效益,并且需要最小的样品预处理.
- 这种方法对食品科学中的光谱分析应用具有重大前景.
更多相关视频
相关概念视频
01:03IR Frequency Region: Fingerprint Region
887
IR spectra are divided into two main regions: the diagnostic region and the fingerprint region. The diagnostic region of the spectrum lies above 1500 cm−1. The absorptions resulting from single-bond vibrations of the N–H, C–H, and O–H stretch at higher wavenumbers and appear on the left side of the spectrum. The stretching absorptions of the C≡C and C≡N occur between 2100–2300 cm−1. In contrast, those arising from stretching absorptions of the...
887
01:192D NMR: Heteronuclear Single-Quantum Correlation Spectroscopy (HSQC)
707
Heteronuclear single-quantum correlation spectroscopy (HSQC) is a 2D NMR technique that reveals one-bond correlations between hydrogen and a heteronucleus. The HSQC experiment is similar to the heteronuclear correlation experiment (HETCOR) but is more sensitive. In the HSQC spectrum, the proton chemical shift is plotted on the horizontal F2 axis, while the 13C chemical shift is plotted on the vertical F1 axis. The corresponding proton and 13C spectra are also shown. The HSQC contour plot does...
707