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色谱预测
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色谱预测相关的方案
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
基于高光谱成像技术的灵芝子实体多糖含量无损预测
灵芝是一种具有多种营养活性的中国传统保健食品,多糖是其主要活性成分之一。本研究利用可见-近红外高光谱成像技术无损预测灵芝生长过程中多糖含量,为灵芝栽培、采收提供新的监测技术。
MilkoScan™ FT3 奶油预测模型
MilkoScan™ FT3 奶油预测模型
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。
高光谱成像技术应用于预测小麦氮和水的分布与含量
高光谱成像作为一种新兴的高通量、大尺度作物表型研究技术,它提供了一种快速、准确和无损的方法来评估作物生理和生化状况,可以应用于作物生命的整个周期。目前高光谱成像技术已经成功地应用于作物研究,如大麦的早期干旱胁迫、油菜中的宏量营养素含量和分布、黄瓜叶片中的氮分布等植物性状的预测,以及植物生理生化分析。
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
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。
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。
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。
机器学习预测饼干感官评价值
人类的食物“美味”经历所涉及的因素包括与食物本身有关的因素(如风味、香气、食品质构)和人为因素(生理心理因素、饮食习惯、外界因素),但由于质构在美味的感知中占很大一部分,根据食物的不同,对食物质构的评价已成为食品检测中的一个重要项目。评价食物质构的方法可分为感官评价(即人类受试者评价食物在进食时的“口感”),以及仪器评价食物的硬度等物理(机械)特性。口感通常通过感官测试进行评估,但由于人类感官的个体差异和受试者的身体状况,难以再现评估结果,这是感官测试的一个问题。因此,使用仪器进行测量以获得客观结果。作为质构的代表性力学性能,图1显示了Szczesniak提出的质构曲线图。虽然质构曲线图使评价食物基本口感成为可能,但很难测量更复杂的口感特征。在以往的报道中 1),通过多变量分析预测了各种类型样品饼干的硬度、脆度和口润度。考虑到饼干本身的变化,通过质构测试获得每种类型饼干机械性能的平均值进行预测。本文介绍了利用大量解释变量 2)进行机器学习预测饼干感官评价值的实例。与以往报道一样,本实验的目标感官评价项目为硬度、脆度、口润度,质构测试的实测数据也是如此。
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。
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。
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
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。
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。
单粒谷物特性测定技术预测小麦润麦和烘烤品质的研究
本文讨论了采用单粒谷物特性测定系统确定小麦润麦工艺的可行性。利用SKCS预测揉混峰值时间,小麦可以不经任何样品制备,就可以在3分钟内判断出是否具有良好的烘烤品质。
MilkoScan™ FT3 甜品和冰淇淋预测模型
MilkoScan™ FT3甜品和冰淇淋预测模型
MilkoScan™ FT3 浓缩乳清和透过液预测模型
MilkoScan™ FT3 浓缩乳清和透过液预测模型
MilkoScan™ FT3 植物性饮料预测模型
MilkoScan™ FT3植物性饮料预测模型
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。
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。
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