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
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文檔簡介
1、本文根據(jù)化學(xué)計(jì)量學(xué)中分子化學(xué)結(jié)構(gòu)與圖論和網(wǎng)絡(luò)科學(xué)的相關(guān)理論、知識(shí)和方法首次構(gòu)建了食品添加劑分子結(jié)構(gòu)網(wǎng)絡(luò)靜態(tài)參數(shù),研究并完成某些食品添加劑的定量構(gòu)效關(guān)系分析(QSAR),為食品添加劑的定量構(gòu)效(QSAR)分析提出一種新方法。為預(yù)測和指導(dǎo)開發(fā)無毒或低毒的綠色食品添加劑提供科學(xué)依據(jù)。本文還應(yīng)用較為先進(jìn)的極限學(xué)習(xí)機(jī)結(jié)合紫外可見分光光度法,通過提取特征光譜段,研究完成多種食品中某些食品防腐劑含量的同時(shí)檢測分析,所用分析的特征光譜段在紫外或可見光范
2、圍,這為使用普通紫外可見分光光譜儀器完成多種食品中防腐劑的同時(shí)檢測提供了一種準(zhǔn)確、快速、簡便、價(jià)廉(不需要使用價(jià)格昂貴和操作復(fù)雜的高效液相色譜、質(zhì)譜等儀器)而有價(jià)值的參考方法。
本文研究的主要內(nèi)容和結(jié)果如下:
1、分子結(jié)構(gòu)網(wǎng)絡(luò)靜態(tài)參數(shù)用于食品防腐劑構(gòu)效關(guān)系的研究
本文應(yīng)用網(wǎng)絡(luò)科學(xué)的理論與方法,將組成分子的原子看作是網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn),而一個(gè)分子的平面結(jié)構(gòu)圖就是由這些節(jié)點(diǎn)通過邊連接而成,從而構(gòu)造出分子結(jié)構(gòu)網(wǎng)絡(luò),進(jìn)一步計(jì)
3、算出分子結(jié)構(gòu)網(wǎng)絡(luò)的平均度、平均路程長度等18個(gè)網(wǎng)絡(luò)靜態(tài)特征變量,作為構(gòu)效分析的候選自變量。為了更好的進(jìn)行構(gòu)效分析,利用BP人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)從18個(gè)候選自變量中篩選出對(duì)活性貢獻(xiàn)大的接近度中心性最大值等4個(gè)自變量,分別用支持向量機(jī)回歸(SVR)和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)分子結(jié)構(gòu)網(wǎng)絡(luò)的4個(gè)自變量與大鼠經(jīng)口LD50進(jìn)行定量構(gòu)效關(guān)系(QSAR)研究,實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明:基于分子結(jié)構(gòu)網(wǎng)絡(luò)靜態(tài)參數(shù)的支持向量機(jī)回歸模型具有良好的預(yù)測能力。說明應(yīng)用分子結(jié)構(gòu)網(wǎng)絡(luò)靜態(tài)參數(shù)建模,
4、對(duì)具有同一(或多種)屬性/活性的一類物質(zhì)進(jìn)行構(gòu)效關(guān)系分析研究的這種新方法具有一定的應(yīng)用前景。
2、研究應(yīng)用極限學(xué)習(xí)機(jī)(ELM)同時(shí)檢測多種食品中防腐劑的含量
食品防腐劑的含量一直是食品安全研究的重點(diǎn),過度使用會(huì)對(duì)人體造成一定程度的傷害。本研究以化學(xué)計(jì)量學(xué)的理論和技術(shù)為基礎(chǔ),利用極限學(xué)習(xí)機(jī)結(jié)合紫外可見分光光度計(jì)來預(yù)測多種食品中防腐劑的含量。提出從實(shí)驗(yàn)所得紫外可見光譜曲線中提取特征光譜數(shù)據(jù)段作極限學(xué)習(xí)機(jī)的訓(xùn)練樣本和測試樣
5、本,研究應(yīng)用極限學(xué)習(xí)機(jī)來實(shí)現(xiàn)多種食品樣品中防腐劑含量的同時(shí)檢測。從研究結(jié)果可以看出:極限學(xué)習(xí)機(jī)對(duì)食品中苯甲酸鈉的含量進(jìn)行預(yù)測時(shí),其決定性系數(shù)R2達(dá)到了0.99998,均方誤差Mean Squared Error(MSE)為2.4025e-009,相較于運(yùn)用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的R2=0.91643,MSE=0.072245,說明極限學(xué)習(xí)機(jī)具有更好的泛化能力,即說明了極限學(xué)習(xí)機(jī)(ELM)具有更好的精確度和準(zhǔn)確度,同時(shí)它的測量速度、穩(wěn)定性等性能都比
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