酿酒生物技术及应用四川省重点实验室开放基金(NJ2011-09)
- 作品数：7 被引量：8H指数：2
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- 相关领域：自动化与计算机技术轻工技术与工程化学工程农业科学更多>>
- 基于ABC-LSSVM的芹菜总黄酮提取量预测
- 2015年
- 针对传统的芹菜总黄酮含量测定过程复杂、时间长的问题,提出一种基于人工蜂群算法(ABC)优化最小二乘支持向量机(LSSVM)的芹菜总黄酮提取量预测方法。首先对标准人工蜂群算法进行改进,然后利用改进的人工蜂群算法对最小二乘支持向量机的核宽度和正规化参数进行寻优,最后对芹菜总黄酮的提取量进行预测。结果表明,该方法具有预测精度高、性能稳定的特点,有利于实现芹菜总黄酮提取量的网络在线预估和优化控制。
- 曾燕王晓成新文陈欲云
- 关键词：人工蜂群算法最小二乘支持向量机总黄酮芹菜
- 果酒品质评价的自适应量子粒子群LS-SVM模型被引量：2
- 2013年
- 针对BP神经网络和遗传算法对果酒品质预测存在速度慢和精度低的缺点,建立了一种基于量子行为粒子群算法(QPSO)的最小二乘支持向量机(LS-SVM)的果酒品质预测模型。模型通过引入粒子的进化度和聚合度,动态调整收缩扩张因子,从而实现了算法的动态自适应性。仿真结果表明:基于自适应量子粒子群的LS-SVM果酒品质评价预测模型优于所比较的BP神经网络和最小二乘支持向量机两种模型,具有较好的泛化性能和预测精度。
- 王晓成新文陈国超
- 关键词：最小二乘支持向量机量子粒子群
- 最小二乘支持向量机优化芹菜总黄酮提取工艺被引量：2
- 2015年
- 为获得芹菜总黄酮的最佳提取工艺参数,在其单因素和正交试验的基础上,利用混合蛙跳算法(SFLA)优化参数的最小二乘支持向量机(LSSVM)建立预测模型,通过该模型对芹菜总黄酮正交试验数据进行仿真,优化提取工艺条件。结果表明,最小二乘支持向量机预测模型优化后的芹菜总黄酮提取工艺条件为:料液比1∶36 g/m L,乙醇浓度82%,超声波提取时间40 min,在该条件得到芹菜总黄酮提取含量为8.32 mg/g,高于正交试验工艺条件下所提取的总黄酮含量。
- 曾燕成新文陈欲云王晓
- 关键词：最小二乘支持向量机总黄酮正交试验混合蛙跳算法
- 改进混合蛙跳算法在蔬菜总黄酮软测量中的应用被引量：2
- 2015年
- 针对蔬菜总黄酮化学物提取过程复杂、非线性和生物参数难以在线测量等特点,提出了基于改进混合蛙跳算法优化最小二乘支持向量机的蔬菜总黄酮软测量模型。该模型对标准混合蛙跳算法进行改进,采用反向学习的种群初始化策略,确保个体分布的均匀性;并根据群体适应度方差大小,动态调整变异概率,使算法避免陷入局部最优;最后采用改进的混合蛙跳算法对最小二乘支持向量机的参数进行寻优,实现蔬菜总黄酮软测量。仿真结果表明,基于改进混合蛙跳算法的最小二乘支持向量机软测量模型具有测量精度高,稳定性好的优点,有利于蔬菜总黄酮化学物测量工程的实际应用。
- 曾燕成新文陈欲云
- 关键词：混合蛙跳算法最小二乘支持向量机软测量
- PSO-SVR在果酒生物活性物质预测中的应用
- 2013年
- 针对BP神经网络和遗传算法对果酒生物活性物质预测存在速度慢和精度低的缺点,建立了基于支持向量回归机(SVR)的果酒生物活性物质预测模型。鉴于支持向量机模型的精度和泛化能力很大程度取决于不敏感损失系数ε、惩罚系数C和RBF核函数的宽度系数γ三个参数,模型采用粒子群算法对三个参数同时进行优化,实现了果酒生物活性物质的非线性预测。仿真结果表明:基于PSOSVR算法的果酒生物活性物质预测模型性能优于所比较的BP神经网络模型和支持向量回归机模型,能有效提高果酒生物活性物质的预测精度和稳定性。
- 陈国超成新文
- 关键词：支持向量机生物活性物质
- 二冷配水优化建模与混合自适应粒子群算法求解
- 2015年
- 针对连铸二冷区生产环境复杂且存在着大量水雾干扰的情况,建立了连铸水量优化模型并提出了一种混合的自适应粒子群算法来求解连铸二冷水优化问题;依据冶金过程中的工艺要求建立了二冷水量优化模型,并在经典的PSO算法基础上提出了适合该问题求解了混合自适应PSO算法;由于连铸过程存在着偏微分方程约束,传统的优化方法容易陷入局部最优解,不能达到很好的动态优化效果;研究了粒子群算法,基于种群的多样性,不断的自适应的更新粒子群算法中参数,将禁忌搜索的方法和传统的粒子群算法结合,增强了算法的局部搜索能力和全局寻找全局最优的能力;将该算法应用到连铸二冷水动态优化中,实验结果表面该算法能够快速有效的求解该优化问题;该方法用于连铸二冷水优化是可行的、有效的。
- 曾燕王晓成新文
- 关键词：粒子群算法自适应禁忌搜索连铸
- 果酒生物活性物质的OED-LMBPNN预测模型被引量：2
- 2012年
- 果酒中的黄酮类生物活性物质含量受发酵温度、糖添加量、酵母添加量及pH值等多种因素影响,属于复杂的非线性问题,难以定量评价。针对传统回归法对果酒生物活性物质预测速度慢、预测精度低的缺点,提出了一个基于正交试验设计的改进BP神经网络生物活性物质预测模型(OED-LMBPNN)。该模型以岗稔果酒的正交试验归一化数据作为训练样本,采用Levenberg–Marquardt算法对传统的BP神经网络进行改进,预测果酒中的黄酮苷含量,并与BP网络模型预测结果比较。实验结果表明,OED-LMBPNN模型具有速度快、准确率高的优点,是一种有效的预测模型。
- 成新文陈国超潘训海
- 关键词：生物活性物质正交试验设计LEVENBERG-MARQUARDT算法
