Multiparametrisk livsmedelsförfalskningsdetektor

Produkten används för flerparametrisk livsmedelsförfalskningsdetektor, med hjälp av principen om neurala nätverksdetektion, skapa flerparametrisk matematisk modell, använda en sammansatt sond för att mäta de fysiska och kemiska indikatorerna för blandade prover, använda instrumentets interna formel för att beräkna procenten av förfalskning i flytande livsmedelsprov. Kompositsensorteknik är den nuvarande inspektionstekniken, i den komplexa komponentens sammansättning av materiell inspektion, kan en enda sensor inte längre uppfylla bestämningen av specifika komponenter, kompositsensorteknik kan bra utföra bestämningen av specifika komponenter. Den neurala nätverksbaserade dataanalysmodellen kan exakt uttrycka och bestämma specificiteten för ett visst ämne i en komplex sammansättning.

Tekniska höjdpunkter 1. Neurala nätverksmodeller för dataanalys, bearbetning av data i realtid och exakt låsning av karakteristiska punkter; 2. Inga reagensförbrukningsvaror, minska detektionskostnaderna och förbättra detektionens noggrannhet; 3. Öppna uppgraderingsläge för inspektionsprojekt, kundanpassade gränsvärden för inspektionsindikatorer. Testprojekt 1. Snabb mätning av flytande livsmedelskvalitet enligt standardprover; 2. Låsa livsmedelsmakdata för standardiserad massproduktion; 3. Forskningsenheter används för att skapa en databas av standard vätskeprov beståndsdelar.