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摘要:
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.
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内容分析
关键词云
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文献信息
篇名 近红外光谱法在红曲菌固态发酵过程参数检测中的应用
来源期刊 分析测试学报 学科 化学
关键词 近红外光谱 联合间隔最小二乘支持向量机 最小二乘支持向量机 红曲菌 固态发酵 水分含量 pH值
年,卷(期) 2014,(1) 所属期刊栏目 研究报告
研究方向 页码范围 13-20
页数 8页 分类号 O657.3|Q914.83
字数 6109字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1004-4957.2014.01.003
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 刘飞 江南大学轻工过程先进控制教育部重点实验室自动化研究所 236 964 13.0 17.0
2 许赣荣 江南大学工业生物技术教育部重点实验室 74 798 16.0 24.0
3 彭秀辉 江南大学轻工过程先进控制教育部重点实验室自动化研究所 4 25 3.0 4.0
4 黄常毅 江南大学轻工过程先进控制教育部重点实验室自动化研究所 4 31 3.0 4.0
5 范海滨 江南大学工业生物技术教育部重点实验室 3 19 2.0 3.0
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研究主题发展历程
节点文献
近红外光谱
联合间隔最小二乘支持向量机
最小二乘支持向量机
红曲菌
固态发酵
水分含量
pH值
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
分析测试学报
月刊
1004-4957
44-1318/TH
大16开
广州市先烈中路100号
46-104
1982
chi
出版文献量(篇)
6306
总下载数(次)
8
总被引数(次)
62582
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