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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。 相似文献
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探索了西宁市鱼类产品中孔雀石绿与结晶紫的高效液相色谱荧光检测方法,方法在0.1ng/g-700ng/g范围内具有很好的线性关系,相关系数r为0.9998,定量限为0.5μg/kg.采用不同的鱼类产品进行验证,孔雀石绿的回收率在88%-94%之间,相对标准偏差(RSD)为3.15%-4.87%.结晶紫的回收率在94%-108%,相对标准偏差(RSD)为2.54%-4.05%.本法提取快捷、简便,适用于大批量的抽样检测,可检测出鱼类样品中痕量的孔雀石绿,为水产养殖提供可行的监测手段,为鱼类中孔雀石绿的检测标准的制定提供依据. 相似文献
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