江苏省普通高校研究生科研创新计划项目(CXZZ110572)
- 作品数：2 被引量：12H指数：2
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- 发文基金：江苏省普通高校研究生科研创新计划项目镇江市科技支撑计划(农业)项目江苏高校优势学科建设工程资助项目更多>>
- 相关领域：理学生物学更多>>
- 近红外光谱结合ELM快速检测固态发酵过程参数pH值被引量：7
- 2012年
- pH值是固态发酵过程关键参数之一,为此提出基于近红外光谱技术的秸秆蛋白饲料固态发酵过程参数pH值检测方法。利用近红外光谱系统获取140个固态发酵过程产物样本在10 000～4 000cm-1范围内的近红外光谱数据,通过酸度计测得近红外光谱预测模型的参考测量值;运用ELM算法建立pH值的预测模型,在模型建立过程中由交互验证法确定最佳主成分因子数和ELM网络隐含层节点数。试验结果显示:最佳ELM网络模型的拓扑结构为10-40-1,模型预测集相关系数(Rp)和预测均方根误差(RMSEP)分别为0.961 8和0.104 4。研究结果可为固态发酵过程参数的在线检测提供技术基础。
- 刘国海江辉肖夏宏张东娟梅从立丁煜函
- 关键词：近红外光谱极限学习机PH固态发酵
- 基于OC-SVM和近红外光谱的秸秆固态发酵进程监测被引量：7
- 2012年
- 利用近红外光谱技术结合一类支持向量机(OC-SVM)快速监测秸秆蛋白饲料固态发酵进程。首先获取发酵物样本在10 000～4 000 cm-1波数范围内的近红外漫反射光谱并对其进行主成分分析,提取前7个主成分因子作为模型的输入变量,然后运用OC-SVM算法建立判别模型。在模型建立过程中,采用交互验证的方法优化OC-SVM模型的相关参数。实验结果表明,在相同的条件下,OC-SVM模型在处理失衡训练样本的问题上明显优于SVM模型,当训练集中目标类和非目标类样本数比为1∶8时,OC-SVM模型在验证集中的正确判别率达到85%。
- 江辉刘国海梅从立肖夏宏于霜丁煜函
- 关键词：秸秆固态发酵近红外光谱主成分分析
