近日，新粤门626969cm资料安全访问计算机与信息工程新粤门626969cm资料安全访问智能乳制品检测课题组在骆驼奶掺假检测研究领域取得重要成果。相关研究论文《Research on an improved black winged kite algorithm for detecting adulteration in camel milk powder》已发表在国际食品科学领域期刊《Journal of Food Composition and Analysis》。张文婧高级实验师为论文第一作者和通讯作者，新粤门626969cm资料安全访问为第一完成单位。
由于不同种类奶粉的基质高度相似，造成检测掺假的骆驼奶粉极具挑战性，研究基于高光谱技术+AI技术，开展骆驼奶掺假检测创新研究，首次采用一维扩张卷积神经网络（1D Dilated CNNs）特征提取，对奶粉光谱数据进行降维处理，以促进特征融合并提高模型准确性；并创新性的提出了改进的黑翼鹰算法（IBKA）与支持向量模型（SVC）结合构建多分类定性分析模型。
研究表明通过1D Dilated CNNs - IBKA - SVC 模型实现了掺假骆驼奶粉的分类准确率，其准确率和召回率分别为 0.9493，F1 分数为 0.9478，科恩卡帕系数为 0.947。
该研究不仅首次将神经网络模型和仿生优化算法应用于骆驼奶粉掺假检测中，突破了传统检测技术的核心瓶颈。为乳制品掺假检测领域提供了新思路的技术方案。研究取得内蒙古自治区自然科学基金项目（2025MS06046）、内蒙古自治区直属高校基本科研业务费项目（BR230139）和新粤门626969cm资料安全访问基础学科项目（JC2021004)的资助。
