【摘要】 本发明涉及食用油的掺伪检测方法，公开一种结合单标号学习和多标号学习的食用油惨伪检测方法，以打击食用油行业的日益严峻的食品安全问题。本发明采用高效液相色谱仪采集样本，将混合油的样本看作是具有多个标号的实例而将纯油的样本看成是具有单个标号的实例，然后使用多标号分类，同时将样本看成混合油或纯油两个类别使用单标号分类；在预测的过程中，当多标号分类器的结果和单标号分类器的结果不一致时，使用单标号分类的结果对多标号分类的结果进行矫正。实验结果表明这一方法不仅能有效地判断油样是否为纯油，还能判别混合油的组成成分。 【专利类型】发明授权 【申请人】河南工业大学 【申请人类型】学校 【申请人地址】450001 河南省郑州市高新区莲花街河南工业大学 【申请人地区】中国 【申请人城市】郑州市 【申请人区县】中原区 【申请号】CN201210051179.4 【申请日】2012-03-01 【申请年份】2012 【公开公告号】CN103293234B 【公开公告日】2014-12-31 【公开公告年份】2014 【授权公告号】CN103293234B 【授权公告日】2014-12-31 【授权公告年份】2014.0 【IPC分类号】G01N30/02; G06F19/00 【发明人】靳小波; 霍权恭 【主权项内容】1.一种结合单标号学习和多标号学习的食用油掺伪鉴别方法，其特征在于，步骤如下：步骤S1：使用高效液相色谱仪器采集食用油样本，得到各个时间点的波谱信号值；步骤S2：对采集得到的食用油样本进行标号，标定油样所属的类别是否为纯油；步骤S3：按照油样所属的类别构建多标号分类器，以便于预测油样的组成成分；步骤S4：按照油样是否为纯油构建单标号分类器；步骤S5：对于未知油样，同时使用单标号分类器和多标号分类器进行预测得到油样的组成成分和是否为纯油的检测结果；步骤S6：当油样的组成成分与油样是否为纯油的检测结果不一致时，使用单标号预测的结果对油样组成成分的预测结果进行矫正；最后依据每类预测结果的正负值对食用油进行决策。 【当前权利人】河南工业大学 【当前专利权人地址】河南省郑州市高新区莲花街河南工业大学 【专利权人类型】公立 【统一社会信用代码】12410000415806196P 【引证次数】1.0 【被引证次数】1 【他引次数】1.0 【被他引次数】1.0 【家族引证次数】1.0 【家族被引证次数】4

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