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1.
研究了近红外光谱技术快速检测红曲菌固态发酵过程参数水分含量和pH值的可行性。针对传统基于间隔策略波长选择方法忽略非线性因素的缺点,采用一种基于最小二乘支持向量机(Least squares support vector machines,LS-SVM)非线性模型的波长筛选算法:联合区间最小二乘支持向量机(Synergy interval least squares support vector machines,siLS-SVM),并将新算法与相关系数法、iPLS算法、siPLS算法对比。实验结果显示,联合siLS-SVM算法和LS-SVM模型取得了最好的预测效果,水分含量、pH值的预测集相关系数(Rp)分别为0.962 1、0.976 1,预测均方根误差(RMSEP)分别为0.012 9、0.145 2,表明模型具有较好的拟合度和预测性能。应用近红外光谱法进行红曲菌固态发酵过程的水分含量和pH值的快速检测可行,该方法为进一步实现其过程参数的在线检测及发酵条件优化提供了技术基础。  相似文献   
2.
以九水合硝酸铁为原料, 利用改进的聚合诱导胶体聚集(PICA)的方法制备出三维网络状多级孔结构氧化铁(HPH). 此结构的制备关键是在合成过程中尿素和甲醛聚合生成脲醛树脂(UF). 脲醛树脂一方面在铁的羟基氧化物生长过程中与之杂化形成杂化产物Fe-UF, 另一方面则进一步聚合, 形成脲醛树脂微球(UFM). 脲醛树脂微球作为模板诱导杂化产物Fe-UF在其表面的聚集. 微球与微球之间则由于表面存在的脲醛树脂间的聚合会相互交联形成网络状结构. 经过煅烧处理后, 脲醛树脂及脲醛树脂微球的分解导致不同尺寸孔结构的生成. 光催化研究结果表明, 产物对罗丹明B的降解效率是商用纳米氧化铁的4倍.  相似文献   
3.
研究了近红外光谱技术快速检测红曲菌固态发酵过程参数水分含量和pH值的可行性。针对传统基于间隔策略波长选择方法忽略非线性因素的缺点,采用一种基于最小二乘支持向量机(Least squares support vector machines,LS-SVM)非线性模型的波长筛选算法:联合区间最小二乘支持向量机(Synergy interval least squares support vector machines,siLS-SVM),并将新算法与相关系数法、iPLS算法、siPLS算法对比。实验结果显示,联合siLS-SVM算法和LS-SVM模型取得了最好的预测效果,水分含量、pH值的预测集相关系数(R p)分别为0.962 1、0.976 1,预测均方根误差(RMSEP)分别为0.012 9、0.145 2,表明模型具有较好的拟合度和预测性能。应用近红外光谱法进行红曲菌固态发酵过程的水分含量和pH值的快速检测可行,该方法为进一步实现其过程参数的在线检测及发酵条件优化提供了技术基础。  相似文献   
4.
该文研究了近红外光谱技术在红曲菌固态发酵生物量快速检测方面的应用。共采集了4个批次80个样本的光谱,采用氨基葡萄糖法测定生物量。为降低模型的复杂度和提高模型的预测性能,研究了遗传算法(Genetic Algorithm,GA)的光谱谱区选择方法,并建立所优选光谱变量的预测红曲菌固态发酵生物量的PLS模型。为说明遗传算法优选光谱变量的可行性,另外分别建立了全谱和相关系数法两种波长选择方法下的PLS定量模型,比较分析了3种方法所获模型的预测能力,并对GA方法优选的光谱波段信息与菌体成分中含氢基团的对应吸收进行分析。结果表明,遗传算法能在降低模型复杂度的同时提高模型的预测性能,其建模结果为Rc=0.998 3,RMSECV=3.580 2,Rp=0.993 1,RMSEP=3.643 7,参与建模的数据点由全谱的1 457个减少到585个,且模型预测精度相比FS-PLS模型提高了11.55%。研究表明近红外光谱技术结合遗传算法所建的PLS预测模型能够实现红曲菌固态发酵生物量的快速检测,从而为进一步实现在线发酵过程优化控制提供依据。  相似文献   
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