Ngày nhận bài: 23-03-2020 / Ngày duyệt đăng: 02-11-2020
Thực phẩm nhiễm kim loại nặng gây ra nhiều hậu quả nghiêm trọng cho sức khỏe con người, luôn được các cơ sở giám sát chất lượng an toàn thực phẩm (ATTP) kiểm tra bằng các qui trình và phương pháp cẩn thận, thậm chí tốn kém từ việc lấy mẫu đến ước lượng thành phần chất gây hại được tích trong đó. Trong nghiên cứu này, chúng tôi hướng đến sử dụng sóng siêu âm để đánh giá mức độ liên quan với sự tích lũy kim loại nặng trong khoai lang. Sóng siêu âm an toàn với thực phẩm và vì thế không ảnh hưởng đến chất lượng thực phẩm của mẫu kiểm tra. Cùng với dữ liệu thu được, chúng tôi sử dụng mạng học sâu như một bộ phân lớp hiệu quả và đang được quan tâm của nhiều nhà nghiên cứu hiện nay cho việc nhận biết sự khác nhau giữa các các mẫu khoai trước và sau khi cho qua dung dịch chì sunfat. Với 31 bộ dữ liệu siêu âm về các mẫu khoai thu được và sử dụng hai mạng nơron (NN) và mạng Deep Boltzmann Machine (DBM) để nhận dạng hai nhóm mẫu khoai lang trước và sau khi cho qua nhiễm chì sunfat. Kết quả cho thấy việc nhận dạng giữa 2 nhóm mẫu chưa cho nhiễm và cho nhiễm chì sunfat của mạng NN là 62% với dữ liệu huấn luyện và 55% với dữ liệu kiểm tra, và của mạng DBM là 68% với dữ liệu huấn luyện và 65% với kiểm tra.
