Multiparameter-Lebensmittelgefälschungsdetektor

1. Produktanwendung mehrparametrischer Lebensmittelgefälschungsdetektor, Verwendung des neuronalen Netzwerks-Erkennungsprinzips, Erstellung mehrparametrischer mathematischer Modelle, Verwendung der Kompositsonde, um die physikalischen und chemischen Indikatoren der gemischten Probe zu messen, die Formel im Inneren des Instruments zu verwenden, um den Prozentsatz der gefälschten flüssigen Lebensmittelproben zu berechnen. Die Kompositsensortechnologie ist die aktuelle Prüftechnik, bei der Prüfung von komplexen Komponenten kann ein einzelner Sensor die Bestimmung der spezifischen Komponenten nicht erfüllen, und die Kompositsensortechnologie kann die Bestimmung der spezifischen Komponenten gut durchführen. Neuronale Netzwerke-basierte Datenanalysemodelle können die Spezifität eines bestimmten Stoffes in einer komplexen Substanz genau ausdrücken und dann genau bestimmen.

Technische Highlights 1. Neurales Netzwerk-basiertes Datenanalyse-Modell, Datenverarbeitung in Echtzeit, präzise Sperrung von Merkmalen; 2. Kein Reagenzverbrauch, reduzieren Sie die Testkosten und verbessern Sie die Prüfgenauigkeit; 3. Öffnen Sie den Upgrade-Modus des Prüfprojekts und benutzerdefinieren Sie die Grenzwerte der Prüfindikatoren. Prüfungsprojekt 1. Schnelle Messung der Qualität von flüssigen Lebensmitteln anhand von Standardproben; 2. Speicherung von Lebensmittelgeschmacksdaten für eine standardisierte Serienproduktion; 3. Wissenschaftliche Einheiten werden verwendet, um eine Datenbank über die Zusammensetzung von Standard-flüssigen Proben zu erstellen.