基于PSO-SVM的白酒品质鉴别电子鼻

研制一套白酒品质识别电子鼻,对检测样品的气味数据进行预处理,提取稳态响应值,并作为支持向量机(support vector mchine,SVM)分类模型的输入.为提高识别的准确度,利用粒子群算法(particle swarm optimization,PSO)来优化SVM的参数c和g.不同品质的白酒所对应的电子鼻传感器响应特性不同,PSO- SVM分类模型的识别准确率达到了97.5％.结果证明基于PSO-SVM分类模型具有较强的学习能力和泛化能力,可用于白酒品质鉴别电子鼻.     

采用低pH法灭活人乙型肝炎免疫球蛋白中的病毒

目的　考察人乙型肝炎免疫球蛋白 (HBIG)于低pH孵放下 ,其病毒灭活情况 ,及对抗—HBs效价、IgG组份的影响。方法　将HBIG原液调pH至 4 0于 2 4℃± 1℃孵放 2 1d ,以及将成品于 2～ 8℃放置 3年比较抗—HBs、IgG各组份指标的变化。结果　HBIG原液按上述条件病毒灭活效果可达到 7 0 0logTCID50 0 1mL以上 ,抗—HBs效价、IgG单体与二聚体 (D +M)的含量均有所下降。成品 2～ 8℃放置 3年 ,抗—HBs效价、IgG单体与二聚体的含量较稳定。结论　人乙型肝炎免疫球蛋白经低PH灭活病毒法灭活病毒有效 ,灭活后 ,抗—HBs效价、IgG单体与二聚体之和均有所下降 ,但其成品放于 2～ 8℃ ,抗—HBs效价、IgG单体与二聚体含量较稳定     

基于遗传小波神经网络的白酒识别电子鼻

为研究不同品质白酒快速识别的电子鼻技术,利用自制的电子鼻采集四种白酒样品的气味数据,建立了BP神经网络分类模型。针对BP算法普遍存在的收敛速度慢、易陷入局部极小且网络参数需要人工设定的缺陷,提出一种将遗传算法的自适应全局优化搜索能力、小波分析的非线性逼近能力和BP算法自学习能力结合在一起的遗传小波神经网络白酒识别模型。仿真结果表明,与BP神经网络和小波神经网络相比,GA-WNN分类模型的收敛速度和分类准确率都得到了较大提高,可应用于白酒识别电子鼻。