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液相色谱分离过程的智能建模及其虚拟实验系统的开发  
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【英文题名】 Intelligent Modeling for the Separation Process of Liquid Chromatography and Development of the Virtual Experiments System
【作者】 唐明翔;
【导师】 杨公明;
【学位授予单位】 西北农林科技大学;
【学科专业名称】 食品科学
【学位年度】 2005
【论文级别】 硕士
【网络出版投稿人】 西北农林科技大学
【网络出版投稿时间】 2005-12-22
【关键词】 液相色谱; 建模; 人工神经网络; 虚拟实验系统;
【英文关键词】 liquid chromatography; modeling; artificial neural network; virtual experiments system;
【中文摘要】 液相色谱分析及分离技术,不仅是科研与教学领域中不可或缺的分析实验手段,而且在化工、制药、食品等行业有着广泛的应用。样品或物料的液相色谱分离结果的预测以及色谱条件的优化是液相色谱的研究与应用中的重要问题,解决这些问题的核心工作就是对液相色谱分离过程进行建模,以寻求溶质的保留行为与其影响因素间的定量关系。在过去的几十年中,色谱工作者建立了大量描述溶质保留行为的模型,能够应用分子结构参数、物化参数等对保留值进行预测。然而,大多数液相色谱模型对溶质分子、流动相及固定相的物化参数等数据依赖性很强,如果缺少任何一项所需的参数,模型将无法得出相应的预测结果。大多数模型最终的形式是各种数学方程,没有自学习、自适应的能力,因而限制了此类模型在科研与教学中的普及与推广。 本文针对以上问题,采用人工神经网络(ANN)的方法建立液相色谱智能模型,在模型输入层上有效避免了对溶质组分、流动相及固定相的物化参数等数据的依赖,通过少量的液相色谱实验数据的训练,模型能够得出相应分离过程中洗脱液配比与各组分保留时间或容量因子之间的系列非线性函数关系,连续预测任意洗脱液配比条件下的色谱分离效果,并以函数曲线图的形式为等度洗脱和...
【英文摘要】 Liquid Chromatography (LC) is an important analysis technique in the fields of scientific research and education, and it has been widely applied in the industries of chemistry, medicine , and food as an separate technique. It is a very important problem to predict the separate result and to optimize the separation conditions in the study and application of LC. The main work to solve this problem is to model the LC separation process, in order to search the quantitative relationship between retention behavio...
【更新日期】 2006-02-16

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