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[期刊] 中国农业科学
[作者]
张芳 未志胜 王鹏 李凯旋 詹萍 田洪磊
【目的】通过BP神经网络结合遗传算法对固相微萃取条件(萃取头种类、样品量、萃取温度、萃取时间和盐离子添加量)的优化,建立高效的库尔勒香梨汁香气物质的萃取分析方法,为库尔勒香梨相关产品天然风味的拟合及调控奠定基础。【方法】通过单因素试验确定最佳萃取纤维头种类和样品量、萃取温度、萃取时间和盐离子添加量的最佳萃取参数。在单因素试验设计的基础上,以库尔勒香梨汁中关键香气物质(己醛、丁酸乙酯、壬醛、乙酸乙酯、(E)-2-己烯醛、己醇、(Z)-2己烯醛、丙酸乙酯和己酸乙酯)的含量为评价指标进行中央复合设计试验进一步考察样品量、萃取温度、萃取时间和盐离子添加量对库尔勒香梨汁固相微萃取效果的影响。最后以中央复合设计的试验结果为初始种群,以样品量、萃取温度、萃取时间和盐离子添加量为输入值,以库尔勒香梨汁中关键香气物质含量为其函数的输出值,通过BP神经网络模型来调试函数适应度。使用中央复合设计数据以外的数据集对BP神经网络外推能力进行验证。利用遗传算法(算法参数:最大进化代数100、初始种群数20、变异概率0.2、交叉概率0.4)在试验水平范围内预测全局最优的萃取条件。【结果】统计分析结果表明,65μm PDMS/DVB萃取头对库尔勒香梨汁中关键香气物质的萃取效果最好,样品量、萃取温度、萃取时间和盐离子添加量对固相微萃取效果具有显著影响(P
[期刊] 华中农业大学学报
[作者]
刘园 向思敏 王江波 吴翠云 唐章虎 龚涵 张雪 徐娟
分别采用甲基叔丁基醚(MTBE)萃取法和顶空固相微萃取(HS-SPME)法提取成熟期(盛花后180 d)库尔勒香梨果实的挥发性物质,结合气相色谱-质谱联用技术(GC-MS)对挥发性物质进行定性和定量分析,在筛选适宜的挥发性物质提取方法的基础上,比较果实不同组织挥发性物质的组成差异。结果表明:相较于MTBE萃取,HS-SPME对库尔勒香梨挥发性物质有更好的萃取效果。MTBE-GC-MS法在库尔勒香梨中共检测到15种挥发性物质,未检测到酯类、芳烃及酮类物质;HS-SPME-GC-MS法共检测到98种化合物,主要为醛类、酯类、醇类以及萜烯类,(E)-2-己烯醛、己醛、α-法尼烯、1-壬醇、乙酸己酯是其主要挥发性物质;果皮比果肉含有更丰富的挥发性物质,32种物质为果皮所特有。进一步利用GC-MS对果肉中初生代谢物质进行分析,共检测到果糖、葡萄糖、山梨醇等共17种糖以及苹果酸等共8种酸,糖酸比为71.49。
[期刊] 中国农业科学
[作者]
梁毅 刘世洪
【目的】提出以传统猪瘟发病率为对象的组合预测模型。【方法】利用ARIMA模型以及灰色模型GM(1,1)进行数据初始化处理,将初步处理结果作为优化后的BP神经网络输入构建组合模型。【结果】利用组合模型对2000年到2009年的月度发病数据进行实例分析,结果表明预测数据精度达到97.379%,较ARIMA模型,灰色模型、BP神经网络模型分别提高了5.469%、3.499%、1.188%,模型平稳性增强,预测结果良好。【结论】本研究为动物疫情测报提供了有效的分析手段,验证了组合模型在动物疫情研究中的可行性,并可为其它动物疫病提供借鉴和参考。
[期刊] 金融理论与实践
[作者]
赵健
对金融衍生品的定价一直都是理论界和实务界所关注的热点问题之一。传统的参数模型定价方法,容易产生系统性偏差,而神经网络方法在解决这一问题时具有明显的优势。本文基于遗传算法改进的BP神经网络模型(GABP),利用我国8只权证的1050天数据、标的股票1900天的数据和其他所需数据作为训练数据训练网络。研究结果表明,神经网络在权证的定价中效果要优于B-S模型;而RBF模型精度大于BP模型的预测,GABP模型的精度大于RBF模型的预测。
[期刊] 草业科学
[作者]
袁宁 特日格乐 孙林 贾玉山 格根图 王志军 卢强 李宇宇 李俊峰 孙鹏波
挥发性成分是判断苜蓿干草品质优劣的基本感官指标,苜蓿干草在贮藏过程中受环境变化和微生物的作用,挥发性成分发生明显改变,直接影响苜蓿干草的适口性。目前我国牧草行业内缺乏针对苜蓿干草挥发性成分的分析鉴定方法,为此本研究采用顶空固相微萃取–气相色谱–质谱联用法(HS–SPME–GC–MS)分析紫花苜蓿(Medicago sativa)挥发性成分,结合峰面积归一化法确定各化合物的相对含量。结果表明:萃取温度90℃、萃取时间80 min、解析温度250℃、解析时间3 min为最佳萃取条件。该萃取条件下紫花苜蓿中共检测出52种化合物,包括酮类化合物9种,占总挥发物的37.55%;醇类化合物12种,占总挥发物的21.74%;醛类化合物15种,占总挥发物的19.31%;酯类化合物6种,占总挥发物的9.41%。其中β-紫罗兰酮含量可达到总挥发物的20%左右,苯乙醇、反式-2-己烯醛、2-苯基乙醛、壬醛、癸醛、6-甲基-5-庚烯-2-酮、3, 5, 5-三甲基环己-2-烯酮、胡薄荷酮等对紫花苜蓿挥发性成分贡献较大。
[期刊] 企业经济
[作者]
李楠
电信业产出是衡量电信产业发展状况的主要指标,其影响因素具有较强的非线性和随机性,很难用传统的预测方法进行预测。而BP神经网络方法具有的较强非线性映射能力和柔性网络结构在解决这一问题时具有明显优势。本文基于遗传算法改进的BP神经网络模型,利用我国电信市场从1998至2012年15年数据作为训练数据与测试数据应用于电信业产出规模预测。研究结果表明,基于遗传算法的BP神经网络模型预测精度明显大于传统预测方法,可为电信业的健康和快速发展提供一种新的、可量化的工具和方法。
关键词：
电信 产出规模 遗传算法 神经网络
[期刊] 数量经济技术经济研究
[作者]
惠晓峰 胡运权 胡伟
本文针对经典的BP神经网络所存在的缺陷,结合遗传算法,提出了基于实数编码的GA-BP神经网络预测人民币美元汇率的模型。在结合递归预测方法的基础上,该模型取得了令人满意的结果。
关键词：
遗传算法 神经网络 汇率预测
[期刊] 物流技术
[作者]
孟林丽 郑宁 汪沁
利用基于遗传算法的BP神经网络建立了一种供应商评价模型,实现了供应链中的供应商多指标评价,提高了供应商评价过程的客观性,同时克服了BP神经网络具有泛化能力较弱、较多的依赖初始值等缺点,该模型为供应商的评价研究提供了模型和方法的支撑。实证结果表明,该模型具有较强的自组织、自学习和自适应能力,模型评估结果比较客观合理。
关键词：
供应商评价 BP神经网络 遗传算法
[期刊] 华东经济管理
[作者]
丁德臣 王兴元
为了克服现有研究的缺限,文章提出了一个基于遗传算法优化BP神经网络的企业营销风险预警模型。首先阐明了BP神经网络和遗传算法应用于企业营销风险预警的可行性,然后构建了基于遗传算法优化BP神经网络的企业营销风险预警模型,接着通过某企业实例对模型进行了训练和测试。结果表明,该模型可以有效及时地对企业面临的营销风险做出预警。
[期刊] 技术经济与管理研究
[作者]
朱爱胜 俞林 许敏 张天华
通过设计调研问卷进行实地调研,收集第一手资料数据,在前期成果的基础上,通过遗传算法优化的人工神经网络技术计量研究高校学生的创业意愿与创业行为间的关系。结果表明影响当代大学生创业意愿与创业行为的11个维度中创业教育、创业能力、创业意愿、制度环境、禀赋5个维度对其影响度较大,预期收益、市场机会和行为态度等维度对当代大学生创业意愿与创业行为的影响次之,认知、主观规范、行为知觉控制3个维度对当代大学生创业意愿与创业行为的影响最小。并在此基础上,将遗传算法优化的神经网络的预测结果与传统神经网络进行比较,发现遗传算法
关键词：
创业意愿 创业教育 创业行为 自主创业
[期刊] 数据分析与知识发现
[作者]
闫晶 毕强 李洁 王福
【目的】针对图书馆数字资源聚合质量评价要求,基于遗传算法对BP神经网络进行改进,进而构建更为优化的图书馆数字资源聚合质量预测模型。【方法】利用遗传算法计算简单、对待求解问题依赖小、并发线程计算速度快等优点,通过广义海明距离定义种群提高种群多样性,进行种群选择、交叉、变异操作,求解初始权重和阈值;将改进的遗传算法引入BP神经网络,通过权重和阈值的不断调整,快速收敛至适应度设定值,最终实现预测结果的进一步优化。【结果】采用MATLAB R2014a平台进行仿真实验,预测结果平均误差2.74E-04,同实际数据
[期刊] 福建农林大学学报(自然科学版)
[作者]
唐进根 凌娜 杨哓军
在45℃恒温下,采用固相微萃取方法萃取黑杨叶片的挥发性物质,然后采用气相色谱/质谱法分析挥发性物质的化学成分.结果表明,化学成分主要为邻羟基苯甲醛、顺-3-己烯酯、顺-3-己烯醇、水杨酸-2-乙基己基酯等.
[期刊] 华中农业大学学报
[作者]
刘敬科 赵思明 熊善柏 张声华
分别采用PA、CAR/PDMS和DVB/CAR/PDMS 3种萃取头的固相微萃取(SPME)提取熟鲢鱼肉挥发性成分,经气相色谱-质谱联用(GC-MS)对挥发性成分进行鉴定,分析比较3种萃取头提取的挥发性成分差别,确定适宜的萃取头,3种萃取头的固相微萃取共检测出77种挥发性成分。其中PA提取熟鲢鱼肉链长为C14~C23高沸点的物质较多;CAR/PDMS提取链长为C2~C8低沸点的物质较多;DVB/CAR/PDMS提取链长为C2~C23的物质较多。采用不同萃取头的固相微萃取可以全面提取熟鲢鱼肉挥发性成分。
关键词：
固相微萃取 鲢 挥发性成分
[期刊] 商业研究
[作者]
马明 李松
为提高BP神经网络预测模型对混沌时间序列的预测准确性,提出一种基于遗传算法优化BP神经网络的改进混沌时间序列预测方法。本文采用时间序列输入输出参数数量构造BP神经网络拓扑结构,利用遗传算法优化BP神经网络的权值和阈值,然后训练BP神经网络预测模型求得最优解,将该预测方法应用到上证综合指数的时间序列进行有效性验证,结果表明了该方法对上证综合指数具有更好的非线性拟合能力和更高的预测准确性。
[期刊] 浙江农林大学学报
[作者]
栾景然 冯国红 朱玉杰
【目的】基于可见/近红外光谱技术，以10种木材为研究对象，探索不同预处理和特征提取方法下BP神经网络识别木材的效果。【方法】利用美国ASD公司生产的LabSpec 5000光谱仪采集10种木材的光谱图，分别进行移动平均法处理、移动平均法+多元散射校正(MSC)、移动平均法+标准正态变量变换(SNV)、Savitzky-Golay卷积平滑算法(S-G滤波器)、S-G滤波器+MSC和S-G滤波器+SNV的预处理，运用主成分分析法(PCA)、连续投影算法(SPA)、SPA和遗传算法(GA)联合分别进行特征提取，将提取的特征结合BP神经网络进行木材识别试验。【结果】以SPA和GA联合提取光谱特征时，移动平均法+SNV的预处理效果最佳，以吸收峰为起始波段(W_(initial)=1 445 nm)、吸收峰个数为特征个数(N_(tot)=9)时，识别率较高，特征个数大部分减少为SPA提取特征值个数的一半左右。BP神经网络的平均识别速度提升明显。10种木材的平均识别率为98.0%，其中7种木材的识别率达到了100.0%。【结论】在移动平均法+SNV的预处理下，SPA和GA联合提取光谱图的特征，既可提高BP神经网络识别木材的正确率，又可提升识别速度。图3表6参23
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