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人工神经网络方法在细菌种属关系鉴定和色谱校正分析方面的两点应用

摘要第1-8页
Abstract第8-10页
缩略语第10-11页
第一章 文献综述第11-17页
   ·ANN的特点第11-12页
   ·ANN的分类第12页
   ·ANN在微生物学中的应用第12-14页
     ·过程模拟第12-13页
     ·过程优化第13页
     ·模式识别第13-14页
     ·预测第14页
   ·ANN在分析化学中的应用第14-16页
     ·建模第14页
     ·优化第14-15页
     ·信号处理第15页
     ·校正分析第15页
     ·参数估计第15页
     ·定量构效关系第15-16页
     ·模式识别第16页
   ·本论文研究内容第16-17页
第二章 细菌培养物的VOCs与细菌种属间的关系研究第17-29页
   ·前言第17页
   ·材料与方法第17-22页
     ·菌株第17-18页
     ·培养基第18页
     ·培养条件第18页
     ·试验仪器第18-19页
     ·VOCs测定条件第19页
     ·数据处理第19-22页
       ·系统聚类分析第19-20页
       ·KSOM网络第20-21页
       ·数据处理软件第21-22页
   ·结果与讨论第22-28页
     ·细菌培养基的确定第22-23页
     ·细菌培养时间的确定第23-25页
     ·细菌纯培养物的VOCs与细菌种属间的联系第25-28页
       ·系统聚类分析第25-26页
       ·KSOM网络聚类第26-28页
   ·结论第28-29页
第三章 利用ANN方法扩展六六六在ECD上的工作校正范围第29-62页
   ·前言第29-33页
     ·GC-ECD的线性范围问题第29页
     ·GC-ECD线性范围问题的数学解决方法第29-31页
     ·六六六残留范围与线性范围的矛盾第31-33页
   ·材料与方法第33-42页
     ·标准品和试剂第33页
     ·样品处理第33-35页
       ·自然水样的处理第33-34页
       ·加标水样的处理第34-35页
     ·仪器和分析条件第35页
     ·六六六的GC-ECD和GC-MS定量测定第35-36页
     ·质量控制和质量保证第36页
     ·六六六校正曲线的模拟第36-40页
       ·参数方法对校正曲线的模拟第36-37页
       ·非参数方法对校正曲线的模拟第37页
       ·ANN方法对校正曲线的模拟第37-40页
     ·ANN方法泛化能力的提高第40页
     ·不同方法性能的评价第40-41页
     ·数据处理软件第41-42页
   ·结果与讨论第42-61页
     ·六六六在GC-ECD和GC-MS上线性范围的比较第42-46页
     ·ANN结构的优化第46-52页
       ·输入和输出变量的预处理第46-47页
       ·交叉验证第47页
       ·ANN结构参数的优化第47-52页
     ·不同曲线拟合方法模拟性能的比较第52-58页
       ·拟合性能比较第53-55页
       ·预测能力比较第55-58页
     ·标准测试样品和水样中六六六的定量测定第58-61页
       ·标准测试样品中六六六的定量测定第58-59页
       ·RBFNNO2和OLSO2方法的比较第59-61页
   ·结论第61-62页
参考文献第62-71页
致谢第71-72页
硕士在读期间已接收的论文第72页

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