為有效提高固態(tài)發(fā)酵過程的監(jiān)測效率,本研究以乙醇固態(tài)發(fā)酵過程為研究對(duì)象,開展了基于近紅外光譜（near-infrared spectroscopy,NIRS）分析技術(shù)的固態(tài)發(fā)酵過程快速檢測方法研究及其應(yīng)用。具體研究如下:研究一:探討了酵母菌培養(yǎng)過程的NIRS檢測方法研究。首先利用標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)變量變換（standard normal variate transformation,SNV）法對(duì)試驗(yàn)獲取的光譜數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理,然后采用競爭性自適應(yīng)重加權(quán)采樣（competitive adaptive reweighted sampling,CARS）法對(duì)預(yù)處理后的光譜進(jìn)行特征提取,最后利用高斯混合回歸（Gaussian mixture regression,GMR）對(duì)酵母菌生長過程進(jìn)行定量描述。試驗(yàn)結(jié)果顯示,經(jīng)CARS特征提取后,參與最佳GMR模型建立的特征變量個(gè)數(shù)為30,該模型在測試集中的預(yù)測均方根誤差（root mean square error of prediction,RMSEP）和相關(guān)系數(shù)（correlation coefficient,R2）分別為0.073和0.988。研究結(jié)果表明,利... 

【文章來源】：江蘇大學(xué)江蘇省

【文章頁數(shù)】：73 頁

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

酵母菌的生長曲線

圖 2.4 (a) 波長變量篩選個(gè)數(shù)的變化和（b）交叉驗(yàn)證均方根誤差的變化圖Fig.2.4 (a) The change of the number of selected wavelength variables, (b) the changes ofRMSECV0 5 10 15 20 25 30 35 40 45 50010002000NNumber of sampling runsumberofsampledva0 5 10 15 20 25 30 35 40 45 500.10.20.3Number of sampling runsRMSECV(a)(b)

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]近紅外光譜結(jié)合多變量統(tǒng)計(jì)過程控制（MSPC）技術(shù)在金銀花提取過程在線實(shí)時(shí)監(jiān)控中的應(yīng)用研究[J]. 楊越,王磊,劉雪松,吳永江,畢宇安,蕭偉,陳勇.  中草藥. 2017(17)
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[3]基于近紅外光譜技術(shù)的乙醇固態(tài)發(fā)酵過程參數(shù)定量檢測[J]. 張航,劉國海,江輝,梅從立,黃永紅.  激光與光電子學(xué)進(jìn)展. 2017(02)
[4]基于iPLS和SiPLS算法的人體血清膽紅素含量的可見-近紅外光譜建模[J]. 郭慧嫻,朱思祁,黎遠(yuǎn)鵬,方濤,黃富榮,鄭仕富,陳振強(qiáng).  光電子·激光. 2016(10)
[5]近紅外光譜技術(shù)在藥物分析領(lǐng)域的應(yīng)用進(jìn)展[J]. 袁曉明.  中國醫(yī)院用藥評(píng)價(jià)與分析. 2016(09)
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博士論文
[1]多功能純種固態(tài)發(fā)酵設(shè)備及其噴霧接種技術(shù)研究[D]. 李建華.南京林業(yè)大學(xué) 2013
[2]基于近紅外光譜和電子鼻技術(shù)的固態(tài)發(fā)酵過程檢測研究及應(yīng)用[D]. 江輝.江蘇大學(xué) 2013
[3]改進(jìn)型支持向量回歸機(jī)及其在過程建模與控制中的應(yīng)用[D]. 余艷芳.華東理工大學(xué) 2010

碩士論文
[1]芝麻香型白酒關(guān)鍵微生物產(chǎn)香分析研究[D]. 呂磊.齊魯工業(yè)大學(xué) 2014



本文編號(hào)：3589101