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1.
在单因素试验基础上,采用Box-Behnken 设计响应面和遗传算法-神经网络两种方式对龙牙百合总黄酮提取工艺条件进行优化。结果表明:各因素对提取结果均呈现先上升后下降的趋势,响应面法和遗传算法-神经网络模型法相对误差和决定系数R2 分别为1.19%、0.955 4 和0.72%、0.994 7。经验证,遗传算法-神经网络模型优化结果高于响应面,表明前者具有更强优化能力。最终采用遗传算法-神经网络优化获得提取龙牙百合总黄酮最佳工艺条件为:提取温度73 ℃、提取时间50 min、液固比43∶1(mL/g)、乙醇体积分数53%,在此条件下总黄酮含量为47.17 mg/g,高于响应面预测值46.63 mg/g。 相似文献
2.
建立一种绿色、高效的超声波辅助酸性天然低共熔溶剂提取黑果腺肋花楸花青素的新方法,利用人工神经网络和遗传算法优化提取条件,并研究花青素提取物的稳定性和抗氧化活性。以甜菜碱和有机酸为氢键受体和氢键供体,制备了一系列酸性天然低共熔溶剂,并对其密度、粘度、pH理化性质进行了测定,通过红外光谱研究了天然低共熔溶剂的结构和形成机理,利用人工神经网络结合遗传算法优化了最佳提取条件,并评价了花青素提取物的光稳定性、热稳定性和抗氧化活性。结果表明,甜菜碱和乳酸通过氢键相互作用形成的天然低共熔溶剂具有密度低(1.19)、粘度小(24.75 mPa·s)、pH低(2.89)的特点,其最佳提取条件为:以甜菜碱和乳酸制备天然低共熔溶剂,摩尔比1:3,含水量为32%,超声功率124 W,超声时间24 min,初始超声温度32℃。在此最佳条件下,花青素的提取率达到23.62 mg/g。与传统溶剂和其它方法相比,本方法绿色高效,操作简单。稳定性和抗氧化实验结果显示,光照会加速提取物中花青素的降解,当温度大于50℃时,花青素热降解加速,一级动力学降解常数k>0.0234。当质量浓度为200μg/mL时,花青素提取... 相似文献
3.
4.
针对一般超光谱遥感图像的压缩方法无法同时实现图像信息缩减和图像完整性的问题,提出一种机器学习理论的超光谱遥感图像无损压缩方法。利用机器学习中的聚类算法进行第一次压缩,减少超光谱遥感图像中的冗余波段光谱,并降低图像维度;再利用机器学习中的人工神经网络进行第二次压缩,将不同图像子块送入不同压缩率的神经元当中,通过隐含层自主完成图像压缩编码。通过与四种一般压缩方法的对比验证,本方法图像压缩后,图像压缩率更小,图像分辨率和信息熵更高,既有效地减少了图像信息量,能够保留有效关键信息,达到了图像信息缩减和图像完整性的双重目标。 相似文献
5.
为有效预测未来一定时间内的连续水位,提出了基于序列到序列(Seq2Seq) 的短期水位预测模型,并使用一个长短期记忆神经网络(LSTM)作为编码层,将历史水位序列编码为一个上下文向量,使用另一个LSTM 作为解码层,将上下文向量解码来预测目标水位序列。以流溪河为研究对象,针对不同预测长度分别建立水位预测模型,并与LSTM 模型和人工神经网络(ANN)模型进行了对比。结果表明:Seq2Seq 模型对连续6 h、12 h 和24 h 水位预测的纳什效率系数最高分别为0.93、0.90和0.85;当预测长度为6 h 时,LSTM 和Seq2Seq 模型预测结果相似,ANN 模型精度较低;当预测长度为12 h 和24 h 时,Seq2Seq 模型相比LSTM 模型和ANN 模型预测效果更好,收敛速度更快。 相似文献
6.
为了提高智能化光纤复合架空线路态势感知的实时性,将人工神经网络方法应用于光纤沿线应变解调,确定了神经网络的结构。编程实现了基于洛伦兹模型的最小二乘谱拟合方法和神经网络方法,采用不同信噪比和布里渊频移的布里渊谱训练神经网络,将它们应用于某光纤复合架空线路沿线光纤应变的测量,从不同角度比较了两种方法的计算结果。计算结果表明,神经网络方法能有效获得光纤沿线的布里渊频移进而获得应变,具有与谱拟合方法相似的准确性,但应变解调时间仅约为谱拟合方法的1/20000。研究结果为提高智能光纤复合架空线路态势感知的实时性提供了参考。 相似文献
7.
三点弯曲试验是广泛采用的抗拉强度参数测试方法之一。通过数值模拟分析发现,岩石三点弯曲峰值荷载与预制裂缝倾角等人为可控因素和杨氏模量、抗拉强度等岩石物性因素都具有正相关关系,而与预制裂缝长度呈现出负相关关系。由于影响因素众多且物理实验工作量大,难以建立多因素数学拟合模型,因此目前尚未有针对峰值荷载的普遍可行的预测方法。基于此,提出在数值模拟的基础上生成大量仿真数据,建立并训练人工神经网络模型,对含预制裂缝岩石三点弯曲试验峰值荷载进行预测。研究表明,基于仿真数据的含预制裂缝岩石三点弯曲峰值荷载神经网络预测模型对于已知数据具有很好的预测性能,并且对于未知数据具有良好的泛化能力和外推能力。 相似文献
8.
针对原有强度传输方程法所恢复的相位精度不够精确的缺点,提出强度传输方程和神经网络融合的三维重构算法. 利用强度传输方程求解出物体不同角度的初始相位,利用神经网络算法进行优化,根据不同角度的最终恢复相位结合乘法技术重构出三维体信息. 该算法具有精度高的特点,可以为三维成像技术的应用提供参考. 对于实验中的示例图像,该算法将强度传输方程得到的相位误差从21.40%降低为5.26%,重构三维物体与模拟真实物体的相关程度为显著相关. 相似文献
9.
针对小空间火灾探测方法单一、误报漏报率高、采集数据处理简单的问题,提出1 种小空间火灾多元探测装置及方法,能够实现对火灾的烟雾、CO 气体、温度、火焰等的多元探测,多角度多方位采集火灾信号,利用信息融合技术和算法,寻找特征信息之间的规律,对数据信息进行分析解析、优化组合,运用人工神经网络和模糊推理方法,采取反复的样本训练将探测数据的误差降到最低,从而准确地判断火灾所处的阶段和类型,及时有效地采取灭火抑制措施。研究结果证明,小空间火灾多元探测方法能够满足小空间的火灾探测要求,减少了公共财产的损失,对火灾探测的进一步研究具有重要意义。 相似文献
10.
面对任意满足广义Lipschitz条件的SISO系统的开环稳定系统,提出了一种无模型的简单有效的数据驱动神经网络半开环控制器。该控制器通过对系统的开环控制输入与传感器反馈输出的数据在一定时间内的特征进行神经网络拟合,直接获得一个在时域上控制参考要求与其对应的系统输入信号的开环控制"反算器",可以对该系统进行效果优秀的开环控制,从而获得一种简单实用的控制器。利用MATLAB对一个三阶系统进行仿真,对比了控制器与传统PID的效果,验证了控制器简单、有效的特性。再利用西门子电机和安川电机的扭矩伺服加载实验设备,验证了控制器的实用性。 相似文献