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申请/专利权人：泉州师范学院
摘要：本发明涉及地沟油检测领域，具体涉及一种地沟油检测方法、系统及存储介质，包括如下依次执行的步骤：S1：获取待测样本的原始电导率；S2：采用贝叶斯估计获取第一电导率数据E1，S3：采用蒙特卡罗滤波对第一电导率数据E1进行处理，获得第二电导率E2，S4：采用BP神经网络对第二电导率E2进行训练，获得第三电导率E3；有效提升了地沟油检测的准确性。
主权项：1.一种地沟油检测方法，其特征在于：包括如下依次执行的步骤：S1：获取待测样本的原始电导率；S2：采用贝叶斯估计获取第一电导率数据E1；S3：采用蒙特卡罗滤波对第一电导率数据E1进行处理，并输出当前状态的第二电导率数据E2；S4：采用BP神经网络对第二电导率数据E2进行训练，最终得到电导率E3，具体训练步骤如下：S4-1：BP神经网络的结构包括输入层、输出层和多个隐含层，每层都有若干个节点，层与层之间节点的链接状态通过权重来体现，其中，输入层的节点个数等于输入的维度，输出层的节点个数等于输出的维度，在BP神经网络中，每个节点都包含一个感知器，即一个单独的神经元，其包含输入项、权重、偏置、激活函数和输出，在正向传播过程中，输入数据经过感知器节点的计算后，通过激活函数的处理得到输出结果；而在反向传播过程中，将结果与期望结果进行比较，通过多次迭代不断调整网络上各个节点的权重,BP神经网络每一层的计算公式由如下公式（3-1）表示：y=TWE2+b（3-1）；其中，b代表的是温度，W代表的是电导率概率，T代表激活函数；S4-2：BP神经网络的训练采用反向传播算法，反向传播算法通过计算每一层的状态和激活值，从最后一层向前推进计算误差，并更新参数以最小化网络的预测输出与实际输出之间的误差函数，这个过程不断迭代，直到满足预置的停止准则，其中误差函数为均方差函数如下公式3-3所示： 3-3；其中，为连接权重，即电导率概率，为偏置，即温度，为训练样本个数，为输出个数，为第个样本第个输出的预测值，为对应的真实值，即最终得到的电导率E3。
全文数据：
权利要求：
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