【摘 要】
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本文利用近红外(NIR)光谱学结合偏最小二乘(PLS)的方法建立谷氨酸和葡萄糖浓度校正模型.采用矢量归一化(SNV)作为光谱预处理,得到校正模型的预测误差均方根(RMSECV)分别为4.5
【出 处】
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2013年国际氨基酸产业发展高峰论坛
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本文利用近红外(NIR)光谱学结合偏最小二乘(PLS)的方法建立谷氨酸和葡萄糖浓度校正模型.采用矢量归一化(SNV)作为光谱预处理,得到校正模型的预测误差均方根(RMSECV)分别为4.50 g/l和2.19 g/l;决定系数分别为0.9926和0.9760;模型剩余预测偏差(RPD)分别为11.6和6.64.并对校正模型进行外部检验,采用预测模型预测各物质浓度与实际测量值进行对比,相关系数分别为0.955和0.964;平均相对误差分别为5.8％和10.89％.结果证明预测模型能够准确地,快速地对发酵过程进行预测和监控,为温度敏感型谷氨酸发酵过程的实时控制及其优化提供了一定的理论基础和实践基础.
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