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摘要:
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.
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文献信息
篇名 近红外光谱结合遗传算法快速检测红曲菌固态发酵生物量
来源期刊 分析测试学报 学科 化学
关键词 近红外光谱 遗传算法 红曲菌 固态发酵 生物量
年,卷(期) 2014,(5) 所属期刊栏目 研究报告
研究方向 页码范围 520-526
页数 7页 分类号 O657.3|Q939.11
字数 6983字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1004-4957.2014.05.005
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 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
4 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
遗传算法
红曲菌
固态发酵
生物量
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
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期刊影响力
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月刊
1004-4957
44-1318/TH
大16开
广州市先烈中路100号
46-104
1982
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