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采用近红外光谱技术结合数据降维的方法,建立了哈密瓜可溶性固形物含量的预测模型:对比多种光谱预处理方法,确定二阶求导用于处理原始光谱;经预处理的光谱数据分别结合特征选择竞争性自适应重加权采样法(CARS)、蒙特卡罗无信息变量消除法(MC-UVE)提取特征波长,以及利用主成分分析进行降维;再使用特征选择和特征提取的光谱数据作为模型的输入变量,建立哈密瓜可溶性固形物含量预测模型。结果显示,CARS+SVM建立的预测模型最优,模型的校正集相关系数为0.981 4,预测集相关系数为0.900 2,模型能够准确预测哈密瓜可溶性固形物含量。 相似文献
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以去除半纤维素的玉米芯为原料,通过高温炭化、浓硫酸磺化制备了生物炭基固体酸催化剂,用于油酸酯化制备生物柴油,并对催化剂进行了表征。考察了炭化温度、炭化时间、磺化温度、磺化时间等制备条件对催化剂的影响,探究了反应温度、反应时间、醇油摩尔比、催化剂质量分数对油酸酯化反应的影响。结果表明,适宜的催化剂制备条件为300 ℃炭化3 h、25 ℃磺化4 h,在此条件下制备的生物炭基固体酸酸量为1.67 mmol/L;适宜的反应条件为反应温度65 ℃,反应时间5 h,甲醇与油酸的摩尔比12:1,催化剂质量分数4%,在此条件下,油酸转化率为98%。催化剂在使用4次后,催化剂活性下降至63%,经过重新磺化,油酸转化率可恢复至94%。 相似文献
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