成果簡介：

復雜多組分體系（例如煙用香精香料、食品、化工等）的質量控制一直是重點和難點。為了更加有效地體現它們的整體性和特征性。本系統包括復雜體系多元分辨、建模、預測和差異性分析四個子系統。多元分辨系統主要完成譜圖數據預處理、重疊峰解析、質譜檢索和解析結果拼接等功能。建模系統主要完成對訓練集進行PCA、PLS、SIMCA和SVM等方法建模，并首次用二維數據中的總質譜信息建模，同時集成模型XML描述、使系統既能在網絡平臺下也能脫離數據庫單機運行，提高了系統處理數據的能力和適應性。預測系統根據模型自動設置預處理和模型參數，能對樣本進行半自動預處理，同一樣本集可以選擇多組模型進行預測。差異性分析系統能對圖譜進行詳細的差異性分析，根據自動識別的譜峰進行質譜檢索,自動把最高相似性物質填入報表,并支持人工調整，在相似性計算過程中自動判別有無非共有峰，并能計算任意保留時間段相似性。

市場預測：

本系統已完成開發，并在紅云紅河集團投入使用，產生良好的效果。產品可以推廣到煙草、食品、制藥、化妝品和釀酒等行業。

投資效益分析：

本系統與紅河集團，中南大學合作開發完成，已在紅云紅河集團投入使用。目前主要用戶為煙草行業，下一步將針對煙草、食品、制藥、化妝品和釀酒等行業進行推廣，本系統還可以針對其他行業進行相應二次開發。


知識產權及獲獎情況：

本系統具有完全的自主知識產權，正在申報軟件著作權和專利。



 
合作方式 合作開發和技術轉讓