【摘 要】
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本文以丙烯酸甲酯萃取为研究对象，通过主成分分析（PCA)和响应面优化（RSM)为数学建模基础探索超临界萃取工艺参数的优化结构，克服了传统的分析方法中各个因素之间相互影响，通过PCA
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本文以丙烯酸甲酯萃取为研究对象，通过主成分分析（PCA)和响应面优化（RSM)为数学建模基础探索超临界萃取工艺参数的优化结构，克服了传统的分析方法中各个因素之间相互影响，通过PCA降维的方法，分析主要的影响因素，消除非相关因素的相互影响，然后将PCA提取后的数据作为输入变量建立超临界萃取的工艺参数模型，通过RSM对数学模型进行分析优化得到最优的工艺参数。并且与以往模糊PID、正交设计方法、PSO(粒子群）算法进行对比，克服了传统方法中收敛速度快，易陷入局部最优的缺陷。仿真结果表明，在有效信息量损失最小的状
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