江苏高校优势学科建设工程项目(PAPD[2011]6)
- 作品数：2 被引量：19H指数：2
- 相关作者：梅从立江辉刘国海张东娟肖夏宏更多>>
- 相关机构：江苏大学更多>>
- 发文基金：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项目国家科技型中小企业技术创新基金更多>>
- 相关领域：生物学理学更多>>
- 基于dbiPLS-SPA变量筛选的固态发酵湿度近红外光谱检测被引量：12
- 2013年
- 为了提高基于近红外光谱技术的固态发酵关键过程参数——湿度快速检测的精度和稳定性,研究采用动态反向区间偏最小二乘(dbiPLS)法结合连续投影算法(SPA)进行最佳光谱子区间和特征组合变量的筛选,通过交互验证法确定偏最小二乘(PLS)模型的主成分因子数,并以预测均方根误差(RMSEP)和相关系数(Rp)作为模型的评价标准。试验结果显示,最佳dbiPLS-SPA模型筛选的组合变量个数为8,其RMSEP和Rp分别为1.1795%(质量分数)和0.9430。试验结果表明,dbiPLS-SPA是一个有效的波长组合变量筛选方法,可简化模型结构、增强模型精度和稳健性。
- 刘国海江辉梅从立
- 关键词：发酵近红外光谱连续投影算法
- 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
