Многопараметрический детектор пищевых добавок

1. Продукт применяет многопараметрический детектор ложного смешивания пищевых продуктов, использует принцип обнаружения нейронной сети, создает многопараметрическую математическую модель, использует композитный зонд для измерения физических и химических показателей гибридного образца, использует внутреннюю формулу инструмента для расчета процентного соотношения фальсифицированных образцов жидких продуктов питания. Технология композитных датчиков - это текущая технология обнаружения, при обнаружении материала, состоящего из сложных компонентов, один датчик больше не может соответствовать измерению конкретного компонента, технология композитных датчиков может хорошо выполнять измерение конкретного компонента. Нейронные сетевые модели анализа данных могут точно выражать специфические свойства конкретного вещества в сложном веществе, которое затем точно измеряется.

II. Основные технические моменты 1. Нейронная сетевая модель анализа данных, обработка данных в режиме реального времени, точная блокировка характерных точек; 2. Нет реактивных расходных материалов, снижение затрат на тестирование, повышение точности тестирования; 3. Открытый режим обновления проекта тестирования, клиенты настраивают предельные значения индикаторов тестирования. III. ПРОЕКТ ПРОВЕРКИ 1. Быстрое определение качества жидких продуктов питания на основе стандартных образцов; 2. Заблокировать данные о вкусе пищевых продуктов для стандартизированного массового производства; 3. Научно - исследовательские подразделения используют для создания базы данных о составе стандартных жидких образцов.