PRODUCT CLASSIFICATION
產(chǎn)品分類產(chǎn)品展示/ Product display
多參數(shù)食品摻偽檢測(cè)儀,利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)檢測(cè)原理,建立多參數(shù)數(shù)學(xué)模型,利用復(fù)合探頭把混合樣品的物理及化學(xué)指標(biāo)測(cè)出來,利用儀器內(nèi)部的公式,計(jì)算液態(tài)食品樣品中摻偽的百分比。
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多參數(shù)食品摻偽檢測(cè)儀
一、產(chǎn)品應(yīng)用多參數(shù)食品摻偽檢測(cè)儀,利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)檢測(cè)原理,建立多參數(shù)數(shù)學(xué)模型,利用復(fù)合探頭把混合樣品的物理及化學(xué)指標(biāo)測(cè)出來,利用儀器內(nèi)部的公式,計(jì)算液態(tài)食品樣品中摻偽的百分比。復(fù)合傳感器技術(shù)是目前上的檢測(cè)技術(shù),在復(fù)雜成分組成的物質(zhì)檢測(cè)上,單一傳感器已不能滿足具體成分的測(cè)定,復(fù)合傳感器技術(shù)可以很好地進(jìn)行具體成分的測(cè)定。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)式的數(shù)據(jù)分析模型可以為組成復(fù)雜的物質(zhì)中某種具體物質(zhì)的特異性進(jìn)行準(zhǔn)確表達(dá),進(jìn)而精確測(cè)定。
二、技術(shù)亮點(diǎn)1.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)式的數(shù)據(jù)分析模型,實(shí)時(shí)處理數(shù)據(jù),精確鎖定特征點(diǎn); 2.無試劑消耗品,降低檢測(cè)成本,提高檢測(cè)精度; 3.開放檢測(cè)項(xiàng)目升級(jí)模式,客戶定制檢測(cè)指標(biāo)限值。
三、檢測(cè)項(xiàng)目1.依據(jù)標(biāo)準(zhǔn)樣本,進(jìn)行液態(tài)食品質(zhì)量快速測(cè)定; 2.鎖定食品風(fēng)味數(shù)據(jù),進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化批量生產(chǎn); 3.科研單位用于建立標(biāo)準(zhǔn)液態(tài)樣本成分的數(shù)據(jù)庫(kù).
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