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采用近红外光谱技术联合极限学习机(extreme learning machine, ELM)方法建立蓝莓贮藏品质的定量检测模型,实现对蓝莓果实的可溶性固形物、维生素C和花青素含量的快速无损检测,以期为鲜食蓝莓低温贮藏期间的在线品质检测提供技术参考。利用LabSpec 5000光谱仪采集5个不同贮藏时间共150组蓝莓样本的近红外光谱,通过基于联合X/Y的异常样本识别和剔除方法筛选异常样本,使用联合X-Y距离样本集划分方法对样本集进行划分。通过对比分析标准正态变换、多元散射校正、一阶导数等预处理方法对模型性能的影响,确定蓝莓3个成分各自最优预处理方法,采用联合区间偏最小二乘算法(synergy interval partial least squares, SiPLS)选择出特征波段,将其作为输入建立ELM定量分析模型,并将模型结果与偏最小二乘回归进行对比分析。结果表明,蓝莓果实的可溶性固形物、维生素C和花青素含量最优ELM模型的校正集相关系数分别为0.920 5、0.908 7、0.942 1;验证集相关系数为0.882 6、0.897 2、0.869 3;校正集均方根误差为0.766... 相似文献
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本文探讨了采用先进的色谱分析定性手段,对循环水系统中换热器泄漏的物料进行追踪的技术,现场应用证明,该技术在循环水系统中的应用是可行的,有一定的推广应用价值。 相似文献
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采用连续进料的脱水实验装置研究了聚合氯化铝(PAC)的添加量、悬浮液浓度、滤室厚度对城市污泥脱水特性的影响。结果表明,聚合氯化铝能够压缩双电层厚度,并在颗粒间形成架桥,进而形成较大的絮体,降低过滤阻力。经PAC调理的污泥,其过滤效率显著提高。当PAC添加量为4%时,过滤和压榨时间分别由原污泥的312 min和278 min降至113 min和122 min;滤液量由1 460 mL增至3 130 mL。且随着PAC剂量的增加,滤液量逐渐增加,PAC剂量11%时,滤液量增至最大4 250 mL。悬浮液浓度对污泥这类软固体体系的脱水性能影响较大,若生产工艺要求降低生产时间时,可调整悬浮液浓度至9%;当追求较高批处理量时,可将悬浮液浓度调至7%。滤室厚度对污泥脱水特性的影响较小,但较大的滤室厚度不利于滤饼固含量的提高,为了提高脱水后滤饼固含量,滤室厚度可稍微降低,通常可设置在30~35 mm。 相似文献
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目的 探索了一种基于蓝莓的质量、硬度快速、无损预测它的可溶性固形物与维生素C含量的方法,为蓝莓化学成分的预测提供一种新思路。方法 通过对蓝莓质量、硬度与可溶性固形物(soluble solid content, SSC)含量、维生素C(vitamin c, VC)相关性分析后,建立了基于一维特征的质量和硬度预测SSC与VC模型。其次,对硬度添加多项式特征做升维处理,同一维进行相同研究。最后,对比Stacking框架与单一模型,及添加多项式特征的预测效果。结果 一维特征条件下,基于Stacking框架的硬度预测SSC与VC的R2分别为0.873、0.875,预测效果优于质量与单模型预测;多维特征条件下,硬度添加到3次方时预测SSC效果最佳,R2为0.889,添加到12次方时预测VC含量效果最佳,R2为0.890,预测效果均好于一维特征。结论 Stacking框架结合添加多项式特征在蓝莓硬度快速、无损预测它的SSC及VC方面具有良好的潜力,为蓝莓品质检测提供新途径。 相似文献
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光电式多波长传感器(Photoelectric Multiple-wavelength Sensor,PMWS)是一种新型传感器。将PMWS运用于液滴分析技术中构成多波长液滴分析仪,可获得有关液滴体积及基于不同波长的光信号随液滴生长变化的信息,从而得到包含被测液体特性信息的液滴指纹图。利用该传感器,还可采用CCD摄像装置实时获取液滴的轮廓信息,而多波长光源的运用又可以更深入地了解液体的光学特性。 相似文献
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提出了用BP(误差反向传播)神经网络模拟计算合成乙酸甲酯的新思路,模拟过程中采用学习速率可变的动量BP算法训练神经网络。结果表明:只要有充足可靠的数据为基础,采用学习速率可变的动量BP算法训练的神经网络的预测精度比普通BP算法的预测精度高10倍左右,且训练时间显著下降,是一种具有广泛应用前景的模拟方法。 相似文献
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该研究针对传统人工感官评价方法的不足,基于可见/近红外光谱技术结合支持向量机(support vector machine, SVM)和随机森林(random forest, RF)建立了2种新鲜度快速评价模型,以期为蓝莓新鲜度的快速准确评价提供参考。以10℃恒温贮藏绿宝石蓝莓为研究对象,利用可见/近红外光谱仪采集其不同贮藏天数样品的光谱信息,综合考虑贮藏时间、外观、质量损失率、硬度、可溶性固形物和维生素C含量这6个反映蓝莓新鲜度的理化指标,计算新鲜度综合得分,将不同贮藏期的蓝莓样品划分为新鲜、次新鲜和不新鲜3个类别。光谱数据应用Savitzky-Golay(S-G)卷积平滑预处理,再采用主成分分析提取光谱特征信息。为使最佳主成分选取更合理,在使用粒子群算法寻优SVM参数时,对主成分个数在[1,20]范围进行了测试,结合5折交叉检验分类准确率最佳值,确定最佳主成分个数为5。以前5个主成分得分为输入变量,新鲜度类别为输出量,基于SVM和RF建立2种新鲜度快速评价模型。结果显示,SVM模型训练集和测试集识别准确率分别为97.78%和88%,RF模型训练集和测试集识别准确率分别为100%和8... 相似文献