尝试采用可视化嗅觉技术对鲢鱼K值进行快速定量预测。利用可视化嗅觉技术对4℃恒温条件下不同冷藏天数的鲢鱼进行无损检测,获取可视化传感器阵列对样品顶空挥发性气体的响应信号;同时,利用高效液相色谱法检测鲢鱼体内三磷酸腺苷关联物...尝试采用可视化嗅觉技术对鲢鱼K值进行快速定量预测。利用可视化嗅觉技术对4℃恒温条件下不同冷藏天数的鲢鱼进行无损检测,获取可视化传感器阵列对样品顶空挥发性气体的响应信号;同时,利用高效液相色谱法检测鲢鱼体内三磷酸腺苷关联物的含量,算出K值;然后,采用偏最小二乘法(Partial least squares,PLS)和遗传算法偏最小二乘法(Genetic algorithm-partial least squares,GA-PLS)建立基于鲢鱼气味特征信息与K值的定量预测模型。结果显示,经遗传算法(GA)优化后原变量可从48个减少到18个,传感器可减少至11种;利用筛选出的变量建立的GA-PLS模型对鲢鱼K值的预测效果更好,预测均方根误差RMSEP=0.04,预测集相关系数Rte=0.93。研究结果表明,鲢鱼K值的实测值与预测值的相关性很高,可视化嗅觉技术能够用于定量预测鲢鱼K值。本研究为鱼类鲜度检测提供了一种准确、快捷、低成本的无损检测方法。展开更多
从分子结构角度出发,针对含甲苯汽油辛烷值展开了混合物构效关系(M-QSPR)研究。应用SiRMS(Simplex Representation of Molecular Structure)描述符对含甲苯汽油混合体系的结构信息进行表征,运用遗传算法-偏最小二乘(GA-PLS)组合算法对Si...从分子结构角度出发,针对含甲苯汽油辛烷值展开了混合物构效关系(M-QSPR)研究。应用SiRMS(Simplex Representation of Molecular Structure)描述符对含甲苯汽油混合体系的结构信息进行表征,运用遗传算法-偏最小二乘(GA-PLS)组合算法对SiRMS描述符进行筛选和建模,得到了相应的研究法辛烷值(RON)预测模型和马达法辛烷值(MON)预测模型型。随后对模型进行验证、应用域分析和机理解释。结果表明,两个预测模型均具有较优的稳定性和预测能力。两个预测模型对其测试集的预测复相关系数分别为0.999和0.987,均方根误差分别为0.714和1.248。此外本研究揭示了影响含甲苯汽油辛烷值的主要结构因素及其影响规律。本文研究方法的提出为工程上提供了一种根据分子结构预测含甲苯汽油辛烷值的新方法。展开更多
文摘尝试采用可视化嗅觉技术对鲢鱼K值进行快速定量预测。利用可视化嗅觉技术对4℃恒温条件下不同冷藏天数的鲢鱼进行无损检测,获取可视化传感器阵列对样品顶空挥发性气体的响应信号;同时,利用高效液相色谱法检测鲢鱼体内三磷酸腺苷关联物的含量,算出K值;然后,采用偏最小二乘法(Partial least squares,PLS)和遗传算法偏最小二乘法(Genetic algorithm-partial least squares,GA-PLS)建立基于鲢鱼气味特征信息与K值的定量预测模型。结果显示,经遗传算法(GA)优化后原变量可从48个减少到18个,传感器可减少至11种;利用筛选出的变量建立的GA-PLS模型对鲢鱼K值的预测效果更好,预测均方根误差RMSEP=0.04,预测集相关系数Rte=0.93。研究结果表明,鲢鱼K值的实测值与预测值的相关性很高,可视化嗅觉技术能够用于定量预测鲢鱼K值。本研究为鱼类鲜度检测提供了一种准确、快捷、低成本的无损检测方法。
文摘从分子结构角度出发,针对含甲苯汽油辛烷值展开了混合物构效关系(M-QSPR)研究。应用SiRMS(Simplex Representation of Molecular Structure)描述符对含甲苯汽油混合体系的结构信息进行表征,运用遗传算法-偏最小二乘(GA-PLS)组合算法对SiRMS描述符进行筛选和建模,得到了相应的研究法辛烷值(RON)预测模型和马达法辛烷值(MON)预测模型型。随后对模型进行验证、应用域分析和机理解释。结果表明,两个预测模型均具有较优的稳定性和预测能力。两个预测模型对其测试集的预测复相关系数分别为0.999和0.987,均方根误差分别为0.714和1.248。此外本研究揭示了影响含甲苯汽油辛烷值的主要结构因素及其影响规律。本文研究方法的提出为工程上提供了一种根据分子结构预测含甲苯汽油辛烷值的新方法。
