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更新時間：2025.05.31
工業(yè)化釀造發(fā)酵過程中的非線性模型

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本文主要研究了發(fā)酵過程中的非線性模型。由商業(yè)數(shù)據(jù)庫得到的柏拉圖糖度下降值隨時間的變化趨勢可以得出一個 S 形邏輯函數(shù),方程中的四個發(fā)酵參數(shù),即原終和真濃以及這個曲線的斜率和中點均由最小殘差平方法得到。酵母的接種時間對發(fā)酵沒有影響(P>0.05),起始溫度能增加發(fā)酵速度(P<0.05),同時能降低達到發(fā)酵中點的時間(P<0.001),發(fā)酵起始溫度正向影響啤酒真濃值(P<0.001)。本論文第一次說明了預(yù)測函數(shù)的預(yù)測區(qū)間結(jié)構(gòu),指出了發(fā)酵過程的預(yù)測偏差。本論文所用統(tǒng)計技術(shù)可以用來做發(fā)酵過程多方面的結(jié)果分析,例如能夠預(yù)測當任何一個參數(shù)變化時酵母的增值倍數(shù)。這些技術(shù)可以用來通過統(tǒng)計四個發(fā)酵參數(shù)(如原濃、真濃、發(fā)酵曲線的斜率以及中點)的變化而了解發(fā)酵過程的變化(如溫度、酵母和原濃),同時還可以用來評估不同的發(fā)酵過程,比如用一個新菌種發(fā)酵或用更高濃度的麥汁發(fā)酵。

基于案例的工業(yè)設(shè)計情境模型及其應(yīng)用

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基于案例的推理的核心思想是通過對過去案例的推理，來獲得對于當前案例的解決方法。由于工業(yè)設(shè)計知識，特別是其與形象思維有關(guān)的知識具有很強的經(jīng)驗性和模糊性，因此很難運用一般性、規(guī)則性知識進行表達。在這個過程中，案例和情境扮演了十分重要的角色。因此，分析了基于案例的工業(yè)設(shè)計情境模型及應(yīng)用。

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