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气相场预测
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气相场预测相关的方案
多变量预测烫漂甜玉米硬度的低场核磁研究
该文旨在结合化学计量学和低场核磁(LF-NMR)技术研究不同温度烫漂的甜玉米粒区分和硬度预测效果,探讨多变量方法用于低场核磁定量测量分析的可行性。本研究通过主成分分析可以将不同烫漂温度的样品被大致分成三类;多元模型能够提高预测甜玉米硬度的精度,其中偏最小二乘法模型(PLSR)优于逐步回归模型(MSR)的预测能力。结果表明,化学计量学能很好的利用低场核磁数据进行样品分辨和理化参数的定量建模,为拓展低场核磁应用范围提供了良好的参考依据。
鲳鱼货架期预测模型的电子鼻评价与研究
利用电子鼻对鲳在不同贮藏温度与贮藏时间下的挥发性气味变化进行了分析,并对电子鼻测定获得的数据进行了主成分分析( PCA )与判别因子分析(D FA ) 。将电子鼻PCA 与D FA分析获得的鲳的气味变化突变点作为气味变化的切分点与理化品质指标值(菌落总数)相结合,建立了鲳在273~283 K下的Q10货架期预测模型
电子鼻在冷却肉货架期预测模型中的应用
:利用电子鼻分析了猪肉在不同贮藏温度与贮藏时间下的挥发性成分变化,利用主成分分析(’())与货架期(*+)分析的方法,预测猪肉的货架期。将电子鼻*+ 分析获得的依据猪肉气味变化判定的货架期与理化指标( 挥发性盐基氮值)分析相结合,建立猪肉的货架期预测模型。实验结果表明,不同贮藏温度条件下猪肉的菌落总数值与,-./值均随着贮藏时间的延长而呈现上升的趋势,且均符合一级化学动力学模型(0! 1 "23)。将电子鼻测定的数据经’() 分析后证明电子鼻能较好地区分贮藏于不同温度下的猪肉。
黑芝麻复合蜜丸货架期预测及包装方式对其贮藏品质的影响
蜜丸在储藏期间易发生失水、变硬、氧化、变质等情况,选用适宜的包装和储藏条件可有效延长产品的货架期。因此,我们以黑芝麻复合蜜丸为研究对象,在明确不同贮藏温度对品质影响的基础上,通过构建模型对其货架期预测;并选用常见的包装形式,于常温下探索黑芝麻复合蜜丸贮藏过程中水分、硬度、酸价和过氧化值的变化规律,以期筛选出可显著延长蜜丸储存时间、保护产品品质的包装形式,为蜜丸类产品的生产、储藏提供理论支持。
快速预测体系物理悬浮稳定性来缩短产品上市周期
介绍悬浮液体系广泛应用于许多产品中,如制药、化妆品和食品行业。为了使新产品可以符合市场需求,悬浮液体系需要在保质期内保持化学和物理稳定性(例如,在制药行业通常为3年)。如果实际用3年时间来评估产品是否具有足够的稳定性显然是不可行的。因此,快速上市需要更有效的预测方法。化学稳定性可以用众所周知的阿伦纽斯方程来预测。但预测物理稳定性是比较困难的问题,例如没有沉降或颗粒聚集。Zeta电位测量在一定程度上可用于预测是否存在聚集,但它们不能提供有关沉降行为的信息。即使是药典也缺乏合适的方法来预测是否存在沉淀。有些悬浮液产品可以在使用前简单地晃动。然而,很多产品只有在没有沉淀的情况下才能上市使用。药品中的沉淀可能会导致用药错误,而消费品中的沉淀是由于其可用性的原因而避免的。在本研究中,利用LUMiSizer® 进行了测试,以预测smartPearls® 悬浮液的稳定性。smartPearls® 是一种多孔二氧化硅颗粒,含有无定形活性物质,可增强皮肤渗透性。这些颗粒的尺寸为50μ m及以上,因为它们的粒径较大,在没有沉淀的情况下很难形成悬浮液。LUMiSizer® 能够以预测和识别稳定的非沉淀悬浮液配方。因此,我们尝试对LUMiSizer® 预测物理长期悬浮稳定性的这一方法进行评估,同时以此来确定上市产品(胶凝剂类型)最佳配方。
电子鼻对中式传统奶酪货架期进行预测
电子鼻技术与普通成分分析仪器相比,它不需进行样品前处理,很少或者几乎不用任何有机溶剂,快速提供被测样品的整体信息, 指示样品的隐含特征。通过模型参数的建立,可以快速观察到乳制品在贮藏期间的气味变化,进而预测产品货架期。实验通过一些理化和感官分析的结果,来判断电子鼻在预测中式传统奶酪中的正确性。分别用主成分分析法( PCA) 、线性判别分析法(LDA) 和Loadings分析法用于货架期的预测。
鱼肉馅货架期预测的电子鼻评价与研究-盈盛恒泰
摘 要:本实验研究了不同的储存温度下鲤鱼肉馅的的品质变化。 对鲤鱼肉馅在不同的贮存温度 (-4、 2、 8 ℃ )和贮存时间下理化指标 TVB-N﹑ 菌落总数进行测定, 建立 2 个指标的级动力学模型, 与 Arrhenius 方程有很高的拟合度, 鱼肉馅的货架期可以通过挥发盐基氮的预测模型得到准确的预测。 用电子鼻对鱼肉馅的挥发性气味的变化进行分析, 对获得的数据进行传感器信号和主成分 (PCA ) 分析, 以样品响应的稳定值为特征值进行信号分析和处理表明 S2 (氨氧化物 ) 、S3 (氨类 ) 2 个传感器的响应信号的变化曲线符合 1 级动力学模型, 挥发盐基氮和菌落总数与 S2 传感器的变化曲线趋势是一致的。 PCA 分析表明挥发性气味随贮存时间的延长而发生改变, 这种变化是非常显著的。 通过分析可以看出电子鼻对挥发性气味的分析与理化指标有良好的对应性。关键词: 鱼肉馅 ; 货架期; 电子鼻; 动力学模型
基于电子舌法对中药苦味化合物苦度的预测
以盐酸小檗碱为参比,苦参碱和氧化苦参碱为模型药物,基于25位口尝评价员的口感评价结果和TS-5000Z电子舌传感器的味觉信息数据建立相应的苦度预测模型(BMP),并使用交互验证和残差分析法对模型拟合精度和优度进行评价,对电子舌预测苦味化合物苦度能力进行探索和评价。
FT-IR-ATR法预测卷烟主流烟气中的焦油、烟碱和水分
0.05的条件下,烟气焦油、烟碱和水分的模型预测值与标准方法的测定值均无显著性差异。该法适用于卷烟主流烟气焦油、烟碱和水分的快速分析
活塞发动机湍流研究:统计理论预测量和瞬态湍流的耦合
利用德国LaVision公司的层析粒子成像测速(Tomo-PIV)和时间分辨粒子成像测速(TR-PIV)系统,测量汽车活塞发动机内部瞬态湍流场并和理论分析预测结果进行比对。
利用水分扩散性质来预测包装食品的货架期
对于货架期相对来说更主观一些,食品的生产企业应该通过实验和预测模型来对计算合适的货架期做出更科学的选择。本研究中建立的模型对于帮助企业研发人员来计算货架期以及合适的选择包装材料是非常有用的工具,特别是对于低水分活度的产品。一旦确定了临界水分活度,模型可以给出确切的天数,模型也可以给使用者得出怎样的环境条件会改变货架期,以及得到预期的货架期所需要的包装材料WVTR值。由于这个模型不需要计算所有能够影响货架期的因素,当水分的迁移是食品质量最关键的指标时,这个模型对于预测低水分活度的食品是非常有用的,也是非常简单的。
MilkoScan™ FT3 甜品和冰淇淋预测模型
MilkoScan™ FT3甜品和冰淇淋预测模型
样本集选择对稻谷千粒重NIR模型预测精度的影响
通过采用不同样品量不同定标集和验证集比例以3 2 5期 党文新等: 样本集选择对稻谷千粒重NIR模型预测精度的影响及不同定标集选择方法对稻谷千粒重NIR模型影响的试验研究,可以得出以下结论:样品数量对稻谷千粒重的NIR模型有明显的影响,采用合适数量的样品进行光谱扫描,可以提高模型的预测精度当样本总数一定时,定标集与验证集的比例不同,所建模型的预测能力有明显的差异在总样本中,以70%的样本建立定标模型,其余30%样本作为验证样本,可以获得较好的预测效果定标集选择方法明显影响稻谷千粒重NIR模型的预测能力在含量梯度法K-S算法和随机抽取法中,采用K-S算法选取定标集进行建模,稻谷千粒重的NIR模型具有较好的预测能力
基于电子鼻技术的山核桃陈化指标预测模型研究
通过分析电子鼻采集的多传感器信号与自然陈化指标间的关联特征,建立基于电子鼻检测的山核桃陈化指标预测模型,实现对其陈化指标的预测,快速区分辨别山核桃贮藏年限。
静态光散射 SMLS 预测含聚合物乳液的长期稳定性
聚合物在工业中被广泛应用于控制粘度、提高使用性能和增加货架期。在高浓度时,聚合物通过形成网络来稳定乳液体系,可以持续很长一段时间(几个月),但是zui终会崩溃形成分离的两相。这类样品因为没有预测乳液崩溃的方法,在工业中经常是有问题的,如样品在质检测试中是稳定的,但是在商业化过程中却可能出现稳定性崩溃。
电子鼻对低温贮藏猕猴桃品质的预测
摘要:为了探索电子鼻技术快速检测猕猴桃品质的方法,以“秦美”猕猴桃为试材,利用电子鼻技术对低温贮藏猕猴桃的芳香成分进行检测,采用多元线性回归(multiple linear regression,MLR)、偏 小二乘法(partial least-squares regressions,PLS)、BP(back-propagation)网络3 种分析方法建立评价低温贮藏期猕猴桃的可溶性固形物含量、pH值和硬度的数学模型。结果表明:在贮藏0~45 d,S1、S2、S3、S4、S7、S8、S9和S10传感器响应值变化显著(P<0.05),即芳香苯类、氮氧化物、氨类、氢气、硫化氢、乙醇、有机硫化物、芳香烷烃这几类化合物在猕猴桃低温贮藏期变化显著。同时线性判别分析比主成分分析能更好地区分不同贮藏期的猕猴桃。MLR、PLS和BP网络3 种分析方法都能很好地预测低温贮藏猕猴桃的品质,但相比之下,BP网络的分析精度更高。应用电子鼻技术预测猕猴桃的品质是可行的。关键词:猕猴桃;电子鼻;可溶性固形物;硬度;pH值
MilkoScan™ FT3 奶油预测模型
MilkoScan™ FT3 奶油预测模型
基于电子鼻的苹果低温贮藏时间及品质预测
研究利用电子鼻对苹果低温贮藏时间及品质的预测效果,为苹果低温贮藏品质的无损检测及合理加工利用提供参考.
MilkoScan™ FT3 乳清和渗透物预测模型
MilkoScan™ FT3 乳清和渗透物预测模型
MilkoScan™ FT3 糖溶液预测模型
MilkoScan™ FT3糖溶液预测模型
MilkoScan™ FT3 牛奶预测模型
MilkoScan™ FT3 牛奶预测模型
MilkoScan™ FT3 浓缩和强化配方奶预测模型
MilkoScan™ FT3 浓缩和强化配方奶预测模型
预测深矩形缺口试样低周疲劳寿命新方法
工程应用领域中含缺口部件已成为广受关注的重要构件类型。本文设计了一种新的具有深矩形缺口的圆棒试样,通过实验与数值模拟相结合的研究方法,探究了其低周疲劳行为,并构建了基于缺口形状的寿命预测新方法。
电子鼻融合BP神经网络鉴别生、醋广西莪术及姜黄素类成分的含量预测
本文以广西莪术为主要来源,基于莪术及其醋制品炮制的气味差异,通过便携式电子鼻检测器获取气味信息,得到样品的气味指纹图谱。 再通过 BP 神经网络模拟生物识别模式对莪术及其醋制品进行鉴别,并对药材中的 3 种姜黄素类化合物的含量进行预测,实现二者的快速鉴别和姜黄素类化合物含量的快速预测,为莪术的客观气味评价提供参考。
用蒙特卡洛方法预测疏水表面G B1蛋白分子的取向
采用立陶宛Ekspla公司的SFG系统。对在疏水表面的G B1蛋白分子的取向,进行了测量。同时和SFG理论预测结果,以及蒙特卡洛法进行模拟的结果进行了对比分析。
基于逐步判别分析和BP神经网络的电子鼻猪肉储藏时间预测
摘 要:旨在探讨一种快速检测猪肉储藏时间的电子鼻方法 本研究采用德国 Airsense 公司的 PEN 2 型便携式电子鼻对不同储藏时间( 0 ~ 7 d) 的猪肉样品进行检测, 每天检测42 个样品, 每个样品质量为10 g, 密封时间为5 min 提取第60 s 数据进行线性判别分析, 结果显示电子鼻能较好的区分不同储藏天数的猪肉样品 同时用逐步判别分析和 BP 神经网络对猪肉储藏时间进行预测, 训练集的准确率, 前者为100%, 后者为 94. 17%, 而预测集的准确率, 前者为 97. 92%, 后者为 93. 75% 研究表明电子鼻技术有望在猪肉新鲜度快速检测上得到广泛的应用。
电子鼻用于逐步判别分析和 BP 神经网络的猪肉储藏时间预测
旨在探讨一种快速检测猪肉储藏时间的电子鼻方法。本研究采用德国 Airsense 公司的 PEN 2 型便携式电子鼻对不同储藏时间(0 ~7 d)的猪肉样品进行检测, 每天检测42 个样品, 每个样品质量为10 g, 密封时间为5 min。提取第60 s 数据进行线性判别分析, 结果显示电子鼻能较好的区分不同储藏天数的猪肉样品。同时用逐步判别分析和 BP 神经网络对猪肉储藏时间进行预测, 训练集的准确率, 前者为 100%, 后者为 94. 17%, 而预测集的准确率, 前者为 97. 92%, 后者为 93. 75%。研究表明电子鼻技术有望在猪肉新鲜度快速检测上得到广泛的应用。
MilkoScan™ FT3 果汁和蜂蜜预测模型
MilkoScan™ FT3果汁和蜂蜜预测模型
MilkoScan™ FT3 酸奶和发酵产品预测模型
MilkoScan™ FT3酸奶和发酵产品预测模型
基于电子鼻技术预测草莓采后品质
实验以不同保藏时间的草莓为研究对象,采用电子鼻技术,研究气味与草莓品质等级的关系, 通过主成分分析、多元统计相关性分析建立了基于草莓气味的品质等级预测模型,从而确立一种基于电子鼻判别草莓品质等级的无损检测方法。
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