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He-Ne激光和紫外线对PHB产生菌的复合诱变效应
被引量：
6
1
作者
张晓瑞
黄建新
罗莎
《光子学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2005年第5期682-685,共4页
采用紫外线、He -Ne激光及紫外线与He-Ne激光复合作用的方法,对本实验室的一株产PHB的细菌G -Q7进行诱变,以提高其产量 结果表明,紫外线和He -Ne激光单独作用,诱变效果不佳,而二者的复合作用却能产生很好的效果 用He- Ne激光辐照20min...
采用紫外线、He -Ne激光及紫外线与He-Ne激光复合作用的方法,对本实验室的一株产PHB的细菌G -Q7进行诱变,以提高其产量 结果表明,紫外线和He -Ne激光单独作用,诱变效果不佳,而二者的复合作用却能产生很好的效果 用He- Ne激光辐照20min再经紫外线照射150s,正变菌株的细胞量为11. 5g/L,PHB含量为65%,并具有良好的遗传稳定性 对诱变前后菌株积累的PHB产物的外观、热性质和13C- NMR图谱进行分析,结果表明该诱变使代谢途径中的某种酶发生了改变。
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关键词
HE-NE激光
紫外线
诱变
细胞量
phb
含量
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职称材料
基于PSO-BP神经网络模型的浸胶竹束干燥过程含水率预测
2
作者
王晓曼
吕建雄
+5 位作者
李贤军
吴义强
李新功
郝晓峰
乔建政
徐康
《林业科学》
北大核心
2025年第5期187-198,共12页
【目的】利用人工神经网络模型预测浸胶竹束干燥过程含水率变化,揭示干燥温度、干燥时间、铺装方式和初始含水率对浸胶竹束干燥过程含水率变化的影响规律,为浸胶竹束高质高效干燥提供参考依据。【方法】基于浸胶竹束干燥过程含水率实测...
【目的】利用人工神经网络模型预测浸胶竹束干燥过程含水率变化,揭示干燥温度、干燥时间、铺装方式和初始含水率对浸胶竹束干燥过程含水率变化的影响规律,为浸胶竹束高质高效干燥提供参考依据。【方法】基于浸胶竹束干燥过程含水率实测数据,以干燥温度、干燥时间、铺装方式和初始含水率为输入变量,干燥过程含水率为输出变量,制作数据集。将数据集划分为训练集(308个测试数据,占总数据量的70%)、验证集(66个测试数据,占总数据量的15%)和测试集(66个测试数据,占总数据量的15%),采用粒子群优化算法(PSO)优化反向传播(BP)神经网络初始权重与阈值,构建PSO-BP神经网络预测模型,并进行验证分析。【结果】PSO-BP神经网络模型具有较强的预测能力,在模型测试集中,决定系数(R^(2))、均方误差(MSE)、平均绝对误差(MAE)和剩余预测残差(RPD)分别达0.98、1.27、3.73和7.96。相较BP神经网络,PSO-BP神经网络的R^(2)和RPD分别提高6.53%和110.2%,MSE和MAE分别降低54.0%和71.86%。模型验证表明,干燥温度和铺装方式是影响浸胶竹束干燥过程含水率变化的主要因素,二者对PSO-BP神经网络模型预测结果影响显著。干燥温度为60℃时,在4种不同铺装方式下PSO-BP神经网络模型展现出较好预测效果,其R^(2)均超过0.969且MSE均低于3;铺装层数为3时,在4种不同干燥温度下PSO-BP神经网络模型表现最佳,其R^(2)均超过0.99且MSE均低于2。干燥时间和浸胶竹束初始含水率对PSO-BP神经网络模型预测结果影响不显著。【结论】PSO-BP神经网络模型在浸胶竹束干燥过程含水率预测中表现出准确性,可有效解决传统BP神经网络预测误差大、收敛速度慢等问题,为浸胶竹束高质高效干燥提供技术支撑。
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关键词
浸胶竹束
干燥
含水率
粒子群优化算法
反向传播
神经网络
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职称材料
题名
He-Ne激光和紫外线对PHB产生菌的复合诱变效应
被引量：
6
1
作者
张晓瑞
黄建新
罗莎
机构
西北大学生命科学学院
出处
《光子学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2005年第5期682-685,共4页
基金
国家"863"计划新材料领域资助项目(715-004-0160)
文摘
采用紫外线、He -Ne激光及紫外线与He-Ne激光复合作用的方法,对本实验室的一株产PHB的细菌G -Q7进行诱变,以提高其产量 结果表明,紫外线和He -Ne激光单独作用,诱变效果不佳,而二者的复合作用却能产生很好的效果 用He- Ne激光辐照20min再经紫外线照射150s,正变菌株的细胞量为11. 5g/L,PHB含量为65%,并具有良好的遗传稳定性 对诱变前后菌株积累的PHB产物的外观、热性质和13C- NMR图谱进行分析,结果表明该诱变使代谢途径中的某种酶发生了改变。
关键词
HE-NE激光
紫外线
诱变
细胞量
phb
含量
Keywords
He-Ne laser
UV
Mutagenesis
Cell concentration
phb content
分类号
Q465 [生物学—生理学]
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职称材料
题名
基于PSO-BP神经网络模型的浸胶竹束干燥过程含水率预测
2
作者
王晓曼
吕建雄
李贤军
吴义强
李新功
郝晓峰
乔建政
徐康
机构
中南林业科技大学材料科学与工程学院
中国林业科学研究院木材工业研究所
出处
《林业科学》
北大核心
2025年第5期187-198,共12页
基金
国家自然科学基金面上项目(32371981,32071852)
湖湘青年英才项目(2023RC3161)
湖南省自然科学基金项目(2024JJ8278,2023JJ30993,2023JJ60161)。
文摘
【目的】利用人工神经网络模型预测浸胶竹束干燥过程含水率变化,揭示干燥温度、干燥时间、铺装方式和初始含水率对浸胶竹束干燥过程含水率变化的影响规律,为浸胶竹束高质高效干燥提供参考依据。【方法】基于浸胶竹束干燥过程含水率实测数据,以干燥温度、干燥时间、铺装方式和初始含水率为输入变量,干燥过程含水率为输出变量,制作数据集。将数据集划分为训练集(308个测试数据,占总数据量的70%)、验证集(66个测试数据,占总数据量的15%)和测试集(66个测试数据,占总数据量的15%),采用粒子群优化算法(PSO)优化反向传播(BP)神经网络初始权重与阈值,构建PSO-BP神经网络预测模型,并进行验证分析。【结果】PSO-BP神经网络模型具有较强的预测能力,在模型测试集中,决定系数(R^(2))、均方误差(MSE)、平均绝对误差(MAE)和剩余预测残差(RPD)分别达0.98、1.27、3.73和7.96。相较BP神经网络,PSO-BP神经网络的R^(2)和RPD分别提高6.53%和110.2%,MSE和MAE分别降低54.0%和71.86%。模型验证表明,干燥温度和铺装方式是影响浸胶竹束干燥过程含水率变化的主要因素,二者对PSO-BP神经网络模型预测结果影响显著。干燥温度为60℃时,在4种不同铺装方式下PSO-BP神经网络模型展现出较好预测效果,其R^(2)均超过0.969且MSE均低于3;铺装层数为3时,在4种不同干燥温度下PSO-BP神经网络模型表现最佳,其R^(2)均超过0.99且MSE均低于2。干燥时间和浸胶竹束初始含水率对PSO-BP神经网络模型预测结果影响不显著。【结论】PSO-BP神经网络模型在浸胶竹束干燥过程含水率预测中表现出准确性,可有效解决传统BP神经网络预测误差大、收敛速度慢等问题,为浸胶竹束高质高效干燥提供技术支撑。
关键词
浸胶竹束
干燥
含水率
粒子群优化算法
反向传播
神经网络
Keywords
phenolic resin impregnated heat-treated bamboo bundles(
phb
)
drying
moisture
content
particle swarm optimization(PSO)algorithm
back propagation(BP)
neural network
分类号
S781.71 [农业科学—木材科学与技术]
TS652 [轻工技术与工程]
TP183 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
He-Ne激光和紫外线对PHB产生菌的复合诱变效应
张晓瑞
黄建新
罗莎
《光子学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2005
6
在线阅读
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职称材料
2
基于PSO-BP神经网络模型的浸胶竹束干燥过程含水率预测
王晓曼
吕建雄
李贤军
吴义强
李新功
郝晓峰
乔建政
徐康
《林业科学》
北大核心
2025
0
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