基于NIRS技術(shù)的乙醇固態(tài)發(fā)酵過程檢測方法研究及其應用
發(fā)布時間:2022-01-14 19:46
為有效提高固態(tài)發(fā)酵過程的監(jiān)測效率,本研究以乙醇固態(tài)發(fā)酵過程為研究對象,開展了基于近紅外光譜(near-infrared spectroscopy,NIRS)分析技術(shù)的固態(tài)發(fā)酵過程快速檢測方法研究及其應用。具體研究如下:研究一:探討了酵母菌培養(yǎng)過程的NIRS檢測方法研究。首先利用標準正態(tài)變量變換(standard normal variate transformation,SNV)法對試驗獲取的光譜數(shù)據(jù)進行預處理,然后采用競爭性自適應重加權(quán)采樣(competitive adaptive reweighted sampling,CARS)法對預處理后的光譜進行特征提取,最后利用高斯混合回歸(Gaussian mixture regression,GMR)對酵母菌生長過程進行定量描述。試驗結(jié)果顯示,經(jīng)CARS特征提取后,參與最佳GMR模型建立的特征變量個數(shù)為30,該模型在測試集中的預測均方根誤差(root mean square error of prediction,RMSEP)和相關(guān)系數(shù)(correlation coefficient,R2)分別為0.073和0.988。研究結(jié)果表明,利...
【文章來源】:江蘇大學江蘇省
【文章頁數(shù)】:73 頁
【學位級別】:碩士
【部分圖文】:
酵母菌的生長曲線
圖 2.4 (a) 波長變量篩選個數(shù)的變化和(b)交叉驗證均方根誤差的變化圖Fig.2.4 (a) The change of the number of selected wavelength variables, (b) the changes ofRMSECV0 5 10 15 20 25 30 35 40 45 50010002000NNumber of sampling runsumberofsampledva0 5 10 15 20 25 30 35 40 45 500.10.20.3Number of sampling runsRMSECV(a)(b)
【參考文獻】:
期刊論文
[1]近紅外光譜結(jié)合多變量統(tǒng)計過程控制(MSPC)技術(shù)在金銀花提取過程在線實時監(jiān)控中的應用研究[J]. 楊越,王磊,劉雪松,吳永江,畢宇安,蕭偉,陳勇. 中草藥. 2017(17)
[2]近紅外光譜法定性描述酵母菌的生長過程[J]. 王瑋,江輝,劉國海,梅從立,吉奕. 分析化學. 2017(08)
[3]基于近紅外光譜技術(shù)的乙醇固態(tài)發(fā)酵過程參數(shù)定量檢測[J]. 張航,劉國海,江輝,梅從立,黃永紅. 激光與光電子學進展. 2017(02)
[4]基于iPLS和SiPLS算法的人體血清膽紅素含量的可見-近紅外光譜建模[J]. 郭慧嫻,朱思祁,黎遠鵬,方濤,黃富榮,鄭仕富,陳振強. 光電子·激光. 2016(10)
[5]近紅外光譜技術(shù)在藥物分析領(lǐng)域的應用進展[J]. 袁曉明. 中國醫(yī)院用藥評價與分析. 2016(09)
[6]基于限制玻爾茲曼機的極限學習機方法[J]. 金培源,高波涌,陸慧娟,陳蓮娜. 數(shù)學的實踐與認識. 2016(11)
[7]近紅外光譜分析技術(shù)同時檢測5種釀酒原料粗淀粉的應用研究[J]. 唐林,沈小梅,馬雷,李安軍,劉國英,湯有宏. 釀酒. 2016(02)
[8]Voice activity detection based on deep belief networks using likelihood ratio[J]. KIM Sang-Kyun,PARK Young-Jin,LEE Sangmin. Journal of Central South University. 2016(01)
[9]基于近紅外光譜分析技術(shù)對釀酒原料水份的檢測方法研究與優(yōu)化[J]. 沈小梅,馬雷,李安軍,劉國英,湯有宏. 食品與發(fā)酵科技. 2015(05)
[10]基于小波變換與支持向量機回歸的冬小麥葉面積指數(shù)估算[J]. 梁棟,楊勤英,黃文江,彭代亮,趙晉陵,黃林生,張東彥,宋曉宇. 紅外與激光工程. 2015(01)
博士論文
[1]多功能純種固態(tài)發(fā)酵設(shè)備及其噴霧接種技術(shù)研究[D]. 李建華.南京林業(yè)大學 2013
[2]基于近紅外光譜和電子鼻技術(shù)的固態(tài)發(fā)酵過程檢測研究及應用[D]. 江輝.江蘇大學 2013
[3]改進型支持向量回歸機及其在過程建模與控制中的應用[D]. 余艷芳.華東理工大學 2010
碩士論文
[1]芝麻香型白酒關(guān)鍵微生物產(chǎn)香分析研究[D]. 呂磊.齊魯工業(yè)大學 2014
本文編號:3589101
【文章來源】:江蘇大學江蘇省
【文章頁數(shù)】:73 頁
【學位級別】:碩士
【部分圖文】:
酵母菌的生長曲線
圖 2.4 (a) 波長變量篩選個數(shù)的變化和(b)交叉驗證均方根誤差的變化圖Fig.2.4 (a) The change of the number of selected wavelength variables, (b) the changes ofRMSECV0 5 10 15 20 25 30 35 40 45 50010002000NNumber of sampling runsumberofsampledva0 5 10 15 20 25 30 35 40 45 500.10.20.3Number of sampling runsRMSECV(a)(b)
【參考文獻】:
期刊論文
[1]近紅外光譜結(jié)合多變量統(tǒng)計過程控制(MSPC)技術(shù)在金銀花提取過程在線實時監(jiān)控中的應用研究[J]. 楊越,王磊,劉雪松,吳永江,畢宇安,蕭偉,陳勇. 中草藥. 2017(17)
[2]近紅外光譜法定性描述酵母菌的生長過程[J]. 王瑋,江輝,劉國海,梅從立,吉奕. 分析化學. 2017(08)
[3]基于近紅外光譜技術(shù)的乙醇固態(tài)發(fā)酵過程參數(shù)定量檢測[J]. 張航,劉國海,江輝,梅從立,黃永紅. 激光與光電子學進展. 2017(02)
[4]基于iPLS和SiPLS算法的人體血清膽紅素含量的可見-近紅外光譜建模[J]. 郭慧嫻,朱思祁,黎遠鵬,方濤,黃富榮,鄭仕富,陳振強. 光電子·激光. 2016(10)
[5]近紅外光譜技術(shù)在藥物分析領(lǐng)域的應用進展[J]. 袁曉明. 中國醫(yī)院用藥評價與分析. 2016(09)
[6]基于限制玻爾茲曼機的極限學習機方法[J]. 金培源,高波涌,陸慧娟,陳蓮娜. 數(shù)學的實踐與認識. 2016(11)
[7]近紅外光譜分析技術(shù)同時檢測5種釀酒原料粗淀粉的應用研究[J]. 唐林,沈小梅,馬雷,李安軍,劉國英,湯有宏. 釀酒. 2016(02)
[8]Voice activity detection based on deep belief networks using likelihood ratio[J]. KIM Sang-Kyun,PARK Young-Jin,LEE Sangmin. Journal of Central South University. 2016(01)
[9]基于近紅外光譜分析技術(shù)對釀酒原料水份的檢測方法研究與優(yōu)化[J]. 沈小梅,馬雷,李安軍,劉國英,湯有宏. 食品與發(fā)酵科技. 2015(05)
[10]基于小波變換與支持向量機回歸的冬小麥葉面積指數(shù)估算[J]. 梁棟,楊勤英,黃文江,彭代亮,趙晉陵,黃林生,張東彥,宋曉宇. 紅外與激光工程. 2015(01)
博士論文
[1]多功能純種固態(tài)發(fā)酵設(shè)備及其噴霧接種技術(shù)研究[D]. 李建華.南京林業(yè)大學 2013
[2]基于近紅外光譜和電子鼻技術(shù)的固態(tài)發(fā)酵過程檢測研究及應用[D]. 江輝.江蘇大學 2013
[3]改進型支持向量回歸機及其在過程建模與控制中的應用[D]. 余艷芳.華東理工大學 2010
碩士論文
[1]芝麻香型白酒關(guān)鍵微生物產(chǎn)香分析研究[D]. 呂磊.齊魯工業(yè)大學 2014
本文編號:3589101
本文鏈接:http://sikaile.net/projectlw/hxgylw/3589101.html
最近更新
教材專著