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贵州酱香型白酒酒体分型分级辨识模型的构建及关键风味成分的解析

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贵州酱香型白酒酒体分型分级辨识模型的构建及关键风味成分的解析

作者：吴君海贵州大学

学位级别：硕士

酱香型白酒是贵州的支柱产业,其独特的风味深受广大消费者喜爱。酱香型白酒生产工艺复杂,通过八次发酵、七次摘酒,获得不同品质的基酒;再通过人工感官品评辨识基酒的风格特征(典型体)和质量等级,分质贮存,最后按比例勾调获得成品酒。基... 详细信息

酱香型白酒是贵州的支柱产业,其独特的风味深受广大消费者喜爱。酱香型白酒生产工艺复杂,通过八次发酵、七次摘酒,获得不同品质的基酒;再通过人工感官品评辨识基酒的风格特征(典型体)和质量等级,分质贮存,最后按比例勾调获得成品酒。基酒的品质直接决定了成品酒的稳定性和优质品率。而完全依靠人工品评对基酒的风格和质量进行分型分级,对品评人员提出了较高的要求。因此,基于成分测定构建一种对酱香型白酒基酒分型分级的辨识模型,将不同质量等级基酒的感官差异数据化,解析不同基酒间的差异化合物,挖掘关键风味成分,有助于客观、高效地对基酒品质进行辨识,并指导成品酒的勾调和品质的提升。本研究以不同典型体及不同质量等级的基酒为研究对象,对其风味成分进行测定,并基于酒样风味化合物含量构建基酒分型分级辨识模型,同时解析其关键差异化合物。获得的主要结果如下:(1)参考GB/T 33404-2016《白酒感官品评导则》和T/GZRHJX 001-2019《仁怀产区大曲酱香一至七轮次基酒》对216个酒样进行筛选,筛选出代表性酒样163个,其中包括酱香典型体酒样12个。(2)通过比较直接进样、液液萃取、液液微萃取和顶空固相微萃取4种前处理方法,相比于直接进样法其它方法准确度和重复性较差,不适用于本研究中大量样本的测定。因此,本研究优选直接进样法对酒样中的风味化合物进行测定。利用气相色谱和液相色谱建立了61个(23个酯类、15个醇类、8个醛类、11个酸类、2个吡嗪类、2个酮类化合物)风味化合物标准曲线并对酒样中风味化合物定量。(3)基于酒样中化合物含量构建了偏最小二乘判别分析(partial least squares discriminant analysis,PLS-DA)辨识模型,结果显示七个轮次的PLS-DA模型的主成分1和主成分2的总方差贡献率均大于60%,说明模型辨识效果较好。并根据变量投影重要度(variable importance in projection,VIP)>1.0且p模型。模型优化结果显示,最优训练函数为trainlm函数;模型输入层-隐含层传递函数确定为logsig函数,隐含层-输出层传递函数确定为tansig函数;最优神经元数为15。最优BP-ANN模型对醇甜优级、一级、二级、三级和酱香典型体酒样分类的正确率分别为81.25%,91.30%,92.31%,83.33%,83.33%,该模型获得了良好的预测效果。基于模型计算平均影响值(mean impact value,MIV)对各化合物重要性进行排序。(5)比较PLS-DA和BP-ANN模型解析的重要化合物,MIV绝对值排序前50%的化合物中有24种化合物也是PLS-DA模型中的差异化合物,包括9种酯类、9种醇类、2种酸类、4种醛酮类物质。计算化合物的香气活性值(odor activity value,OAV),有19种化合物的OAV值大于1,其中丁酸乙酯、辛酸乙酯、乙醛、3-羟基-2-丁酮和乙缩醛的OAV大于100;乙酸乙酯、乙酸、棕榈酸乙酯、正丙醇、乳酸乙酯、正丁醇和糠醛的OAV大于10。他们被认为是对酱香型白酒基酒品质区分具有重要影响的关键风味化合物。

关键词：酱香型白酒质量等级分型分级辨识模型差异化合物

基于辨识模型集的无人半潜水下机器人系统深度动态滑模控制切换策略研究

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兵工学报 2017年第11期38卷 2198-2206页

作者：周焕银刘亚平胡志强刘开周衣瑞文东华理工大学机械与电子工程学院江西南昌330013 中国科学院沈阳自动化研究所机器人学国家重点实验室辽宁沈阳110016

BQ-01无人半潜水下机器人深度运动模型参数未知,无法为基于模型的控制策略提供控制参数,导致该系统不易快速达到预期的性能指标要求,为此提出一种多辨识模型动态滑模控制方法。该控制方法采用平均拟合偏差方法,减少了系统辨识过程中出... 详细信息

BQ-01无人半潜水下机器人深度运动模型参数未知,无法为基于模型的控制策略提供控制参数,导致该系统不易快速达到预期的性能指标要求,为此提出一种多辨识模型动态滑模控制方法。该控制方法采用平均拟合偏差方法,减少了系统辨识过程中出现过多冗余辨识模型参数组,以切换的方式为动态滑模控制方法选取最佳模型参数;同时采用状态反馈方法实现滑模面抖动指数衰减,从而解决了系统深度运动调节问题。BQ-01系统湖泊试验结果表明,所提辨识方法能够为滑模控制策略提供最佳控制参数,且提高了系统运动控制品质。

关键词：控制科学与技术无人半潜水下机器人辨识模型动态滑模控制控制品质

基于多辨识模型优化切换的USV航向动态反馈控制

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机器人 2013年第5期35卷 552-558页

作者：周焕银封锡盛胡志强李为中国科学院沈阳自动化研究所机器人学国家重点实验室辽宁沈阳110016 东华理工大学机械与电子工程学院江西南昌330013 中国科学院大学北京100049

为了解决无人水面航行器(USV)受外界干扰大且航向控制模型参数未知等航向控制中的相关难题,提出基于多辨识模型切换的动态反馈控制法.此控制法首先根据最小二乘法对USV系统航向模型进行辨识,构建过渡模型集;然后通过预设平均拟合偏差阈... 详细信息

为了解决无人水面航行器(USV)受外界干扰大且航向控制模型参数未知等航向控制中的相关难题,提出基于多辨识模型切换的动态反馈控制法.此控制法首先根据最小二乘法对USV系统航向模型进行辨识,构建过渡模型集;然后通过预设平均拟合偏差阈值法筛选过渡模型集,构建临时模型集,以避免模型集中子模型过分庞大造成控制过程计算量大的问题;最后根据临时模型集构建动态反馈控制库.为了从控制库中获取"最佳"控制策略,提出以控制性能指标为事件驱动的多辨识模型切换策略.多次湖泊试验表明:基于多模型切换的动态反馈法实现了系统航向无超调、无静差运动,从而提高了USV系统控制品质.

关键词：无人水面航行器最小二乘法辨识模型动态反馈控制

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小班马尾松毛虫虫灾发生类型的辨识模型研究

中山大学学报（自然科学版） 2001年第2期40卷 93-97页

作者：黄英姿古德祥张文庆梁承丰陈占芳中山大学生物防治国家重点实验室广东广州510275 广东省林业局森林病虫害防治站广东广州510173 广东省德庆县林业局广东德庆526000

应用判别函数分析及线性Logistic回归分析两种方法 ,对影响小班马尾松毛虫虫灾发生类型的各种因素的重要性进行分析 ,并筛选出相对重要的因子建立起小班发生类型的 4个辨识模型 .

关键词：马尾松毛虫小班发生类型判别函数分析线性Logistic回归分析辨识模型森林虫灾

基于层次分析法的中压配电线路森林火灾故障预警辨识模型

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供用电 2023年第3期40卷 55-62页

作者：郭伯森李天友王连辉黄超艺厦门理工学院电气工程与自动化学院福建厦门361024 国网福建省电力有限公司福建福州350001 国网福建省电力有限公司泉州供电公司福建泉州362101

近年来,因森林火灾(山火)引发电力线路故障事件时有发生,给电力系统造成严重影响。针对输电网的山火故障机理分析已有不少的研究成果,而针对配电网的则较少。为了填补现有的中压配电线路山火风险评估方法的缺失,以及传统评估方法中仅围... 详细信息

近年来,因森林火灾(山火)引发电力线路故障事件时有发生,给电力系统造成严重影响。针对输电网的山火故障机理分析已有不少的研究成果,而针对配电网的则较少。为了填补现有的中压配电线路山火风险评估方法的缺失,以及传统评估方法中仅围绕气象因素,导致风险指标过于单一的问题,以福建电网的运维数据为基础,提出一种基于层次分析法(analytic hierarchy process,AHP)的10 kV配电线路山火故障预警辨识模型。从故障可能性与严重性两大方面划分层次结构深度剖析,结合专家经验展开判断矩阵的构造并对矩阵进行一致性检验,计算得到各影响因子的权重值,赋以专家系统加权运算得到最终风险得分,最后通过实际案例进行验证。研究成果可对山火故障进行预警并提供合理的应对措施,同时为后续的事故调查、事故责任划分提供辅助参考。

关键词：中压配电线路层次分析法树线矛盾辨识模型森林火灾

固体氧化物燃料电池的数学模型及自适应神经模糊辨识模型的研究

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电网技术 2008年第1期32卷 9-14页

作者：吴小娟朱新坚曹广益屠恒勇上海交通大学自动化系上海市徐汇区200030

固体氧化物燃料电池(solid oxide fuel cell,SOFC)是21世纪最有生命力的发电技术之一。文章从SOFC实际应用的角度出发,应用改进的自适应神经模糊推理系统(adaptive neural fuzzy inference system,ANFIS)对SOFC建立了负载稳定和负载变化... 详细信息

固体氧化物燃料电池(solid oxide fuel cell,SOFC)是21世纪最有生命力的发电技术之一。文章从SOFC实际应用的角度出发,应用改进的自适应神经模糊推理系统(adaptive neural fuzzy inference system,ANFIS)对SOFC建立了负载稳定和负载变化2种情况下的电特性模型。由于数据来源不足,首先根据SOFC的工作原理,运用电化学、流体动力学等学科理论,建立SOFC的数学模型,基于该数学模型获取ANFIS辨识模型的训练和预测数据。仿真结果显示了改进的ANFIS技术对SOFC系统的建模和控制具有一定的实用价值。

关键词：固体氧化物燃料电池数学模型自适应神经模糊推理系统辨识模型

一种基于过程神经元网络的非线性动态系统辨识模型及应用

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信息与控制 2010年第2期39卷 158-163页

作者：许少华何新贵大庆石油学院计算机与信息技术学院北京大学信息科学技术学院

针对复杂非线性动态系统辨识问题,提出了一种基于过程神经元网络(PNN)的辨识模型和方法.根据系统待辨识的模型结构和反映系统模态变化特征的动态样本数据,利用PNN对时变输入/输出信号的非线性变换机制和自适应学习能力,建立基于PNN的系... 详细信息

针对复杂非线性动态系统辨识问题,提出了一种基于过程神经元网络(PNN)的辨识模型和方法.根据系统待辨识的模型结构和反映系统模态变化特征的动态样本数据,利用PNN对时变输入/输出信号的非线性变换机制和自适应学习能力,建立基于PNN的系统辨识模型.辨识模型能够同时反映多输入时变信号的空间加权聚合以及阶段时间效应累积结果,直接实现非线性系统输入/输出之间的动态映射关系.文中构建了用于并联结构和串-并联结构辨识的PNN模型,给出了相应的学习算法和实现机制,实验结果验证了模型和算法的有效性.

关键词：非线性动态系统辨识模型过程神经元网络

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流水线ADC组合误差分析与辨识模型设计

计算机工程与科学 2011年第4期33卷 173-179页

作者：彭隽马洪胡啸彭亮华中科技大学电子与信息工程系湖北武汉430074 武汉光电国家实验室(筹) 湖北武汉430074

本文详细研究了影响流水线ADC动态性能的主要误差来源及其不同组合和耦合方式的影响结果与权重,获得了流水线拼接输出数字码中的杂谐波分量与组合误差之间的对应关系。在此基础上,设计了用于表征流水线ADC非线性特性的分立式维纳模型。... 详细信息

本文详细研究了影响流水线ADC动态性能的主要误差来源及其不同组合和耦合方式的影响结果与权重,获得了流水线拼接输出数字码中的杂谐波分量与组合误差之间的对应关系。在此基础上,设计了用于表征流水线ADC非线性特性的分立式维纳模型。对14位三级流水的AD6645芯片进行测试,结果表明流水线ADC器件的实际输入输出特征与该辨识模型的性质吻合。得到的误差分析结论与经过检验的模型结构可为数字后补偿方法中非线性逆模型的选取提供参考依据。

关键词：流水线ADC 组合误差辨识模型

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能量特性与随机森林的孤岛辨识模型

辽宁工程技术大学学报（自然科学版） 2021年第1期40卷 41-47页

作者：付华韩冰崔鹏孟祥云辽宁工程技术大学电气与控制工程学院辽宁葫芦岛125105 国网辽宁省电力公司盘锦供电公司辽宁盘锦124000 国网辽宁省电力公司锦州供电公司辽宁锦州121000

针对在外部扰动作用下传统孤岛检测方法易受到影响,导致错误判断,降低孤岛检测准确率问题,提出基于能量特性与随机森林的孤岛辨识模型.设计了多种干扰运行状态,并提取孤岛和干扰运行状态下的公共耦合点电压信号的特征能量,做归一化处理... 详细信息

针对在外部扰动作用下传统孤岛检测方法易受到影响,导致错误判断,降低孤岛检测准确率问题,提出基于能量特性与随机森林的孤岛辨识模型.设计了多种干扰运行状态,并提取孤岛和干扰运行状态下的公共耦合点电压信号的特征能量,做归一化处理后组成辨识模型的输入特征向量;通过训练随机森林决策树构造孤岛辨识分类器,从而构建孤岛辨识模型;通过对比不同组数训练样本准确率和不同检测方法的辨识结果,验证该模型的快速性和准确性.研究结果表明:该模型能够快速辨识多种扰动与孤岛运行状态,更全面地保留检测信号的状态信息,为准确辨识孤岛效应的研究提供参考.

关键词：外部扰动孤岛检测能量特性随机森林辨识模型