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牛奶中的蛋白质含量会影响牛奶的品质,利用高光谱图像的光谱特征信息研究对牛奶蛋白质含量预测的可行性。本文提出一种基于竞争性自适应重加权算法(competitive adaptive reweighted sampling, CARS)和连续投影算法(successive projections algorithm, SPA)结合多层前馈神经网络(back propagation, BP)的预测建模方法,实验以含有不同浓度蛋白质的牛奶为对象,利用可见光/近红外高光谱成像系统共采集到5种牛奶共计250组高光谱数据,通过实验对比选择采用标准化方法对获取到的吸收光谱预处理,然后采用CARS结合SPA筛选特征波长,得到18个特征波长,建立CARS-SPA-BP模型,经过试验,CARS-SPA-BP模型的训练集决定系数和测试集决定系数R;和R;分别达到0.971和0.968,训练集均方根误差(root mean square error of calibration,RMSEC)和测试集均方根误差(root mean square error of prediction,RMSEP)达到了0.033和0.034。研究发现,采用CARS结合SPA筛选的牛奶特征波长建立的多层前馈神经网络模型,其模型预测结果与全波长建模相比并没有明显降低,因此将CARS结合SPA用于波长筛选并且结合BP神经网络基本可以完成对牛奶蛋白质含量的预测。为验证CARS-SPA-BP模型的预测能力,在相同数据环境下,使用较为传统的偏最小二乘回归(partial least squares regression, PLSR)进行建模,实验结果表明,CARS-SPA-BP相较于PLSR,R;和RMSEP均有明显提升。研究表明,CARS-SPA-BP可充分利用牛奶光谱特征信息实现较高精度的牛奶蛋白质含量检测。 相似文献
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以某油气田MDEA胺液脱硫系统运行10个月后各典型流程节点中胺液取样为例,进行胺液外观观察、黏度测定、pH值测定、电导率测定以及离子色谱分析.结果表明:脱硫节点胺液中有7种热稳定盐生成,热稳定盐总量按照节点排序为:闪蒸罐>吸收塔>换热器>再生塔>重沸器,且每个脱硫节点的热稳定盐总量都达到4% ~9%,与国际推荐控制值相比,均处于超标状态,尤其是甲酸根、乙酸根、硫酸根三者浓度超标严重.MDEA脱硫胺液的基本理化指标与脱硫节点特征对应关系紧密,且受热稳定盐含量和酸气的吸附状态影响较大,总体来说,节点中热稳定盐含量越高,则胺液黏度、电导率越大而pH值则越低. 相似文献
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该文阐述了独立学院信息系统建设中存在的特殊问题,提出运用统一身份认证思想解决学校发展中组织结构混乱、用户使用不便、安全性差等问题。为各级组织和用户信息建立统一的数据存储结构,并通过LDAP技术实现了统一身份认证和组织结构管理。 相似文献
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以1,2-二溴乙烷和苯酚为原料,KOH水溶液为溶剂,采用相转移催化法和分步加碱法,合成1,2-二苯氧基乙烷。探讨了反应物质的投料比、催化剂的种类、反应温度及回流时间等对收率的影响,确定了1,2-二苯氧基乙烷合成的最佳工艺。当n(苯酚)∶n(1,2-二溴乙烷)=1∶2,n(苯酚)∶n(KOH)=1∶2,加入聚乙二醇PEG-1000作为相转移催化剂,80~90℃回流反应20 h,120℃浓缩分水使反应完全,产率可达90.60%。采用了GC-MS、~1H NMR,熔点测定等对产物进行了分子结构与相关性能的表征。优化1,2-二苯氧基乙烷的合成工艺,为工业生产提供依据。 相似文献
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