Neural Network Prediction of Corn Stover Saccharification Based on Its Structural Features
المؤلفون المشاركون
Gao, Le
Chen, Shulin
Zhang, Dongyuan
المصدر
العدد
المجلد 2018، العدد 2018 (31 ديسمبر/كانون الأول 2018)، ص ص. 1-7، 7ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2018-08-12
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
7
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
The classic assay for a large population biomass is time-consuming, labor intensive, and chemically expensive.
This paper would find out a rapid assay for predicting biomass digestibility from biomass structural features without hydrolysis.
We examined the 62 representative corn stover accessions that displayed a diverse cell-wall composition and varied biomass digestibility.
Correlation analysis was firstly to detect effects of cell-wall compositions and wall polymer features on corn stover digestibility.
Based on the dependable relationship of structural features and digestibility, a neural networks model has been developed and successfully predicted the corn stover saccharification based on the features without enzymatic hydrolysis.
The actual measured and net-simulated predicted corn stover saccharification had good results as mean square error of 1.80E-05, coefficient of determination of 0.942 and average relative deviation of 3.95.
The trained networks satisfactorily predicted the saccharification results based on the features of corn stover.
Predicting the corn stover saccharification without hydrolysis will reduce capital and operational costs for corn stover purchasing and storage.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Gao, Le& Chen, Shulin& Zhang, Dongyuan. 2018. Neural Network Prediction of Corn Stover Saccharification Based on Its Structural Features. BioMed Research International،Vol. 2018, no. 2018, pp.1-7.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1129550
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Gao, Le…[et al.]. Neural Network Prediction of Corn Stover Saccharification Based on Its Structural Features. BioMed Research International No. 2018 (2018), pp.1-7.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1129550
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Gao, Le& Chen, Shulin& Zhang, Dongyuan. Neural Network Prediction of Corn Stover Saccharification Based on Its Structural Features. BioMed Research International. 2018. Vol. 2018, no. 2018, pp.1-7.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1129550
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1129550
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر