【摘要】：提出了一種基于近紅外光譜分析技術(shù)的酵母菌生長過程描述方法。利用AntarisⅡ型傅里葉變換近紅外光譜儀獲取酵母菌培養(yǎng)過程中,發(fā)酵物樣本在10000~4000 cm~(-1)范圍內(nèi)的光譜數(shù)據(jù),同時采用光電比濁法測定各樣本的光密度(Optical density,OD)值;運用競爭性自適應(yīng)重加權(quán)采樣(Competitive adaptive reweighted sampling,CARS)算法優(yōu)選特征光譜,再利用極限學習機(Extreme learning machine,ELM)建立酵母菌生長過程4個階段的分類模型。研究結(jié)果顯示,參與CARS-ELM模型建立的波長個數(shù)為30,其10次運行在訓練集和測試集中的平均識別率分別為98.68%和97.37%。研究結(jié)果表明,利用近紅外光譜分析技術(shù)結(jié)合適當?shù)幕瘜W計量學方法描述酵母菌生長過程是可行的。
[Abstract]:A description method of yeast growth process based on near infrared spectroscopy (NIR) was proposed. In the process of yeast culture, the spectral data of fermentation samples in the range of 10 000 脳 4 000 cm~ (- 1) were obtained by using Antaris 鈪，

本文編號：2460740