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集装箱硫酰氟熏蒸除鼠的应用研究
目的对硫酰氟熏蒸除鼠的佳剂量与时间的关系进行研究. 方法采用静式呼吸道吸入染毒法对各组大鼠进行熏蒸处理,观察中毒症状与死亡情况,运用二次响应面回归模型对实验数据进行拟合及预测,并经过现场模拟验证. 结果响应面模型有高度的显著性(P<0.000 1),总决定系数R2=0.884;以该模型预测所得的硫酰氟除鼠剂量与作用时间值为依据进行现场模拟试验,除鼠率均达到100%. 结论基本确定了硫酰氟熏蒸除鼠的佳剂量与时间的关系,为今后集装箱熏蒸工作中设定正确的投药量与时间提供了科学依据.
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二次响应面回归模型用遗传算法探索优试验条件
目的探讨多因素、多水平试验中优试验条件的确定方法.方法以二次响应面回归模型为目标函数,用遗传算法搜索优试验条件.结果在试验范围内,遗传算法确定的优试验条件精度较高,且可预测响应变量的水平;若根据实际的可行性,外延因素的搜索范围,为研究提供新的试验方向.结论模型与遗传算法结合,为多因素、多水平试验中优试验条件确定提供了精度高,信息量大的新方法.
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二次响应面回归模型在优选制药工艺条件中的应用
二次响应面回归分析是研究佳工艺条件、佳配方、佳居住条件等方面的一种非常有应用价值的方法.若考察的指标与影响因素满足二次函数关系,则二次响应面回归分析就可以从响应面的形状上找到佳控制点,而且当曲面复杂时,即在研究设计的影响因素的不同水平中无佳控制点时,还可通过岭嵴分析在试验范围之外,找到佳控制条件,从而确定新的试验方向,以正确指导生产或试验.
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遗传算法在正交试验设计优条件选择中的应用
目的:探讨正交试验设计中优条件选择的方法.方法:本文利用胃蛋白酶生产过程中质量控制的正交试验结果,以二次响应面回归模型为目标函数,用遗传算法搜索优试验条件.结果:二次响应面回归模型有统计学意义(F=160.0,P<0.0001,R2=98.61%),遗传算法确定的优试验条件为:水解温度46.7℃、水解3.75h、加3%HCl、烘房温度64.1℃,该条件的精度较直接法高,此时胃蛋白酶中残留蛋白的预测量为0.0001mol.结论:模型与遗传算法结合,为正交试验设计优条件的确定提供了新的方法.