Monitoring of simultaneous saccharification and fermentation of ethanol by multi-source data deep fusion strategy based on near-infrared spectra and electronic nose signals

计算机科学 电子鼻 人工智能 传感器融合 卷积神经网络 人工神经网络 均方误差 融合 深度学习 模式识别(心理学) 机器学习 数学 统计 语言学 哲学
作者
Hui Jiang,Jihong Deng,Quansheng Chen
出处
期刊:Engineering Applications of Artificial Intelligence [Elsevier BV]
卷期号:127: 107299-107299 被引量:8
标识
DOI:10.1016/j.engappai.2023.107299
摘要

Fuel ethanol represents a future energy trajectory, and the simultaneous saccharification and fermentation (SSF) technique emerges as the principal approach for ethanol production. This scholarly inquiry offers an innovative means to monitor the SSF process for ethanol meticulously. Employing a profound fusion strategy that effectively amalgamates diverse data sources. The convolutional neural network and recurrent neural network (RNN) architectures are thoughtfully crafted and designed to enable autonomous feature self-learning from near-infrared spectra and electronic nose data. These intricately devised networks further implement data fusion strategies at the granular level of features. Ultimately, a deep fusion correction model was devised and rigorously validated using two distinct data sources, namely near-infrared spectroscopy and electronic nose data. The obtained results demonstrate a discernible improvement in the overall predictive accuracy of the model when employing the fusion feature strategy, surpassing the model constructed solely on a single technical data source. Regarding the monitoring of ethanol content, the optimal RNN fusion model exhibited remarkable performance metrics, with a root mean square error of prediction (RMSEP) value of 3.2265, a coefficient of determination (R2) value of 0.9880, and a relative percent deviation (RPD) value of 9.2662. In terms of monitoring glucose content, the optimal RNN fusion model also demonstrated commendable performance, with the following respective parameters: RMSEP was 3.2770, R2 was 0.9840, and RPD was 8.0085. The overall results indicate that the multi-sensor data fusion strategy not only improves the performance of the model but also provides valuable insights into the fermentation process.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
更新
PDF的下载单位、IP信息已删除 (2025-6-4)

科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
xmhxpz完成签到,获得积分10
1秒前
was_3完成签到,获得积分10
1秒前
聪慧板凳完成签到,获得积分10
5秒前
11秒前
buerzi完成签到,获得积分10
11秒前
魁梧的盼望完成签到 ,获得积分10
13秒前
量子星尘发布了新的文献求助30
14秒前
17秒前
wzk完成签到,获得积分10
18秒前
称心翠容完成签到,获得积分10
20秒前
LaixS完成签到,获得积分10
21秒前
尊敬代亦发布了新的文献求助10
22秒前
要笑cc完成签到,获得积分10
23秒前
青珊发布了新的文献求助10
25秒前
宣宣宣0733完成签到,获得积分10
25秒前
俊逸吐司完成签到 ,获得积分10
26秒前
ttxxcdx完成签到 ,获得积分10
27秒前
胡质斌完成签到,获得积分10
27秒前
充电宝应助科研通管家采纳,获得10
30秒前
31秒前
姚怜南完成签到,获得积分10
33秒前
青珊完成签到,获得积分10
35秒前
自觉石头完成签到 ,获得积分10
36秒前
VVTTWW完成签到 ,获得积分10
38秒前
感性的寄真完成签到 ,获得积分10
40秒前
zhang完成签到,获得积分10
43秒前
46秒前
比比谁的速度快应助zhang采纳,获得50
50秒前
绿袖子完成签到,获得积分10
52秒前
59秒前
刘刘完成签到 ,获得积分10
1分钟前
执着夏岚完成签到 ,获得积分10
1分钟前
Xzx1995完成签到 ,获得积分10
1分钟前
Hululu完成签到 ,获得积分10
1分钟前
淡然的芷荷完成签到 ,获得积分10
1分钟前
GT完成签到,获得积分10
1分钟前
qiancib202完成签到,获得积分10
1分钟前
量子星尘发布了新的文献求助10
1分钟前
等待的幼晴完成签到,获得积分10
1分钟前
负责灵萱完成签到 ,获得积分10
1分钟前
高分求助中
【提示信息,请勿应助】关于scihub 10000
Les Mantodea de Guyane: Insecta, Polyneoptera [The Mantids of French Guiana] 3000
徐淮辽南地区新元古代叠层石及生物地层 3000
The Mother of All Tableaux: Order, Equivalence, and Geometry in the Large-scale Structure of Optimality Theory 3000
Handbook of Industrial Diamonds.Vol2 1100
Global Eyelash Assessment scale (GEA) 1000
Picture Books with Same-sex Parented Families: Unintentional Censorship 550
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 工程类 有机化学 生物化学 物理 内科学 纳米技术 计算机科学 化学工程 复合材料 遗传学 基因 物理化学 催化作用 冶金 细胞生物学 免疫学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 4038029
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 3575740
关于积分的说明 11373751
捐赠科研通 3305559
什么是DOI,文献DOI怎么找? 1819224
邀请新用户注册赠送积分活动 892652
科研通“疑难数据库(出版商)”最低求助积分说明 815022