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申请/专利权人：合肥工业大学
摘要：本发明公开了一种谷物毒素智能检测系统及方法，涉及谷物检测技术领域，用于改善忽略真菌竞争导致的谷物二次污染问题，包括收集样品数据，采集禾谷镰刀菌增值情况计算禾谷镰刀菌增值速率，检测样本中呕吐毒素和玉米赤霉烯酮含量并确定样本损毁程度，使用岭回归法综合样本损坏程度和禾谷镰刀菌增值速率确定最佳样本检测时间，通过最佳样本检测时间对样本进行筛选并统计禾谷镰刀菌含量，当禾谷镰刀菌含量低时，采集谷物损坏数据和环境数据对其他真菌滋生程度进行评定，根据评定结果确定其他真菌滋生速率，结合禾谷镰刀菌增值速率确定其竞争关系，通过其竞争关系提供不同的禾谷镰刀菌增值的预测算法模型以降低谷物二次污染风险，提高食用安全。
主权项：1.一种谷物毒素智能检测方法，其特征在于，包括以下步骤；步骤S1，获取多个样本，分别检测并计算禾谷镰刀菌增殖速率，采集样本中呕吐毒素和玉米赤霉烯酮含量确定样本损毁程度；步骤S2，利用样本损坏程度和禾谷镰刀菌增殖速率生成最佳样本检测时间，根据样本检测时间对样本进行筛选并统计禾谷镰刀菌含量；步骤S3，当禾谷镰刀菌含量低时，利用电容测量法检测整体谷物损坏率，访问企业数据库历史数据获取损坏对照表，根据损坏对照表确定禾谷镰刀菌导致的谷物损坏率，根据整体谷物损坏率与禾谷镰刀菌导致的谷物损坏率分析其他真菌滋生速率，通过比较其他真菌滋生速率和禾谷镰刀菌增值速率大小关系确定其竞争关系；步骤S4，根据其竞争关系提供线性回归模型对禾谷镰刀菌增值进行预测。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 合肥工业大学 一种谷物毒素智能检测系统及方法
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