发酵过程混合建模与优化控制新方法

针对当前微生物发酵过程存在因为生物传感器不具备足够的准确性和灵敏性,实验时的菌液和产物浓度等生化指标难以实时监测和控制等缺点,提出了采用量子粒子群优化算法(QPSO)优化最小二乘支持向量机(LSSVM)参数的QPSO-LSSVM混合建模新方法,并用于多粘菌素的发酵过程建模;同时,基于此模型,采用QPSO算法对pH值与溶解氧浓度Do控制轨线进行优化研究。首先,利用LSSVM进行发酵过程的建模,然后采用QPSO对LSSVM建模过程中的重要参数进行优化调整,形成QPSO-LSSVM混合建模与优化控制方法。仿真结果表明,该方法得到的模型能取得更好的预测效果,优化后的pH值与Do浓度控制轨线能够提高最终的产物浓度。该方法用于发酵过程的建模和重要参数的优化控制是可行的、有效的。     

基于IABC-SVR算法的拉曼光谱定量分析山羊血清蛋白含量

提出了一种基于拉曼光谱和改进人工蜂群算法优化支持向量机回归(IABC-SVR)算法快速定量检测山羊血清蛋白含量的方法.传统人工蜂群算法在数据区域规模较大时,收敛速度逐渐减慢,出现效率低、精准度下降、局部最优解概率高等问题.所提出的算法解决了这些问题,使算法在进化前期避免陷入局部最优解,在进化中后期能够保持解的全局搜索能...     

基于高斯回归分析的水稻氮素敏感波段筛选及含量估算

水稻氮素含量的准确监测是稻田精准施肥的重要环节,水稻叶片氮素含量发生变化会引起叶片、冠层的光谱发射率发生变化,高光谱遥感是目前作物氮素无损监测的关键技术之一.以2018年—2019年湖北监利两年水稻氮肥试验为基础,分别获取水稻分蘖期、拔节期、孕穗期、扬花期、灌浆期五个生育期水稻叶片和冠层两个尺度的高光谱反射率数据及对应...     

向后迭代区间选择算法及其在近红外光谱模型转移中的应用

近红外光谱(NIR)具有快速、无损、操作方便的特点,故广泛用于食品分析.作为一种间接的分析技术,NIR需要建立光谱与待测浓度之间的统计模型来实现检测.故模型的维护有助于保证NIR的预测准确性.在外界条件发生变化的情况下,诸如样品性状的改变、仪器对理化指标函数关系的变化、湿度和温度等环境因素的改变,会导致相同样品的光谱信...     

高光谱的刺五加黑斑病的早期检测研究

对感染黑斑病的刺五加叶片进行光谱特性研究,能为药用植物病害的早期筛选与精准治疗提供重要研究资料.实验目的,运用高光谱成像技术实现植物病害的自动监督分类与识别.实验过程,首先使用高光谱成像系统在可见光波段(380～960 nm)内采集刺五加黑斑病的叶片样本,光谱数据经过去除亮暗噪声和平滑预处理后,再经过主成分分析实现数据...     

高光谱数据对损伤长枣的检测判别

灵武长枣作为宁夏优势特色枣果,具有重要的经济社会价值和科学研究意义.利用可见近红外(Vis/NIR)高光谱成像系统采集60颗完整长枣光谱图像,然后利用损伤装置对60颗完整长枣进行损伤实验,最终得到60颗损伤(内部瘀伤)长枣,高光谱成像系统采集损伤后五个时间段(损伤后2,4,8,12和24 h)长枣的光谱图像.对采集的长...     

可见光-近红外、中红外光谱的土壤有机质组分反演

土壤有机质是土壤肥力的物质基础,其含量的高低是评价土壤肥力的重要标志.土壤有机质组分根据其溶解性可分为胡敏素(HM)、胡敏酸(HA)、富里酸(FA),不同组分的肥力特性差异显著,因此,土壤有机质组分数据可更加全面、客观的反映土壤肥力状况.传统土壤土壤有机质及组分的测定工序繁杂,效率低下且时效性差,大量研究表明高光谱技术...     

基于遗传算法-支持向量机的兔肝VX2肿瘤光谱鉴别

兔肝VX2肿瘤是一种快速生长的肿瘤模型,可以在多种器官如肝、肺、直肠等快速生长,常用于肿瘤研究.采用可见-近红外高光谱技术对四只兔子的兔肝VX2肿瘤和正常组织进行活体和离体的反射光谱检测,然后采用支持向量机分别实现了二分类(正常肝组织和肝VX2肿瘤组织)和四分类(未出血活体正常肝组织、未出血活体VX2肿瘤组织、出血离体...     

近红外特征光谱的羊肉TVB-N浓度预测模型

为提高生鲜羊肉储存期内（4,8和20 ℃环境）挥发性盐基氮（TVB-N）的近红外光谱（NIR）检测的稳定性和准确性,选取特征光谱和预测模型是关键步骤。以121个羊肉样品为实验对象,采集生鲜羊肉680~2 600 nm波段的近红外光谱。以多元散射校正（MSC）、标准正态变换（SNV）等散射校正方法,Savitzky-Golay卷积平滑（SGS）、移动平均平滑（MAS）等平滑处理方法,以及归一化（Normalization）、中心化（Centering）、标准化（Autoscaling）等尺度缩放方法分别预处理光谱数据后建立偏最小二乘法（PLS）预测模型。比较发现SGS处理的光谱建模效果最好。利用蒙特卡洛采样（MCS）法及马氏距离法（MD）消除了羊肉光谱的5个异常数据。运用光谱-理化值共生距离（SPXY）算法划分总样本的75%（87个）为校正集样本,剩余29个为验证集样本,利用竞争性自适应重加权法（CARS）、无信息变量消除法（UVE）、改进的无信息变量消除法（IUVE）和连续投影算法（SPA）提取特征光谱得到的波长个数分别为14,713,144和15。将全光谱和4种方法提取的特征波长作为输入变量建立预测模型,CARS提取的波长所建立模型的性能优于UVE、IUVE和SPA提取的波长所建立模型的性能,表明CARS方法可以有效简化输入变量并提高预测模型的性能。改进后得到的IUVE法相比于UVE法,筛选出的波长数更少且模型性能有所提升。以提取的特征波长建立PLS,支持向量机（SVM）和最小二乘支持向量机（LS-SVM）预测模型,SVM模型得到最优的校正集预测结果,其中CARS-SVM预测模型的校正决定系数（R2_C）和校正均方根误差（RMSEC）分别为0.939 1和1.426 7,最优的验证集预测效果为LS-SVM预测模型得到,其中IUVE-LS-SVM预测模型的验证决定系数（R2_V）和验证均方根误差（RMSEV）分别为0.856 8和1.886 2。基于近红外特征光谱建立简化、优化的生鲜羊肉储存期TVB-N预测模型,为实现快速无损检测生鲜羊肉中的TVB-N浓度提供技术支持。     

三维荧光光谱结合稀疏主成分分析和支持向量机的油类识别方法研究

石油污染的出现,导致生态环境遭到破坏。因此,油类识别方法的研究对于环境的保护具有重要意义。采用荧光光谱法获得石油光谱数据,并对其进行预处理,再通过降维方法来提取特征信息,最后利用模式识别算法进行分类,从而可以实现对油类的定性分析,因此研究一种更高效的数据降维方法以及识别分类算法极其重要。基于三维荧光光谱技术,利用稀疏主成分分析（SPCA）对FS920光谱仪测得的荧光光谱数据进行特征提取,再利用支持向量机（SVM）算法对提取的特征数据进行分类识别,获得了一种更加高效的油类识别方法。首先,利用海水和十二烷基硫酸钠（SDS）配制成浓度为0.1 mol·L-1的胶束溶液,将其作为溶剂配制柴油、航空煤油、汽油以及润滑油各20种不同浓度的溶液;然后,利用FS920光谱仪测得样本溶液的三维荧光光谱数据,对得到的光谱数据进行预处理;最后,对预处理后的数据分别利用SPCA和主成分分析（PCA）进行特征提取,再利用SVM和K最近邻（KNN）两种模式识别算法对特征向量进行分类,最终得到四种模型PCA-KNN,SPCA-KNN,PCA-SVM以及SPCA-SVM的分类结果。研究结果表明,由四种模型得到的分类准确率分别为85%,90%,90%和95%,其中,在同种分类算法中,利用SPCA进行特征提取得到的分类准确率均比PCA的准确率高5%,因此可知,SPCA的稀疏性具有突出主要成分的作用,在提取光谱特征时能够减小非必要成分的影响,并且载荷矩阵的稀疏化可以去除变量之间的冗余信息,优化降维特征信息,为后续分类提供更有效的数据特征信息;在同种特征提取算法下,利用SVM算法进行分类得到的分类准确率均比KNN算法得到的准确率高5%,表明SVM算法在分类中更具有优势。因此,本文利用三维荧光光谱技术结合SPCA和SVM算法,实现了对石油的准确识别与分类,为今后对石油污染物的高效检测提供了新思路。