为解决传统响应面法（RSM）在预测食用昆虫蛋白溶解度时适用性受限的问题，研究人员对比了线性回归（LR）、决策树（DT）等机器学习模型与 RSM 的性能。发现 DT、随机森林（RF）、XGBoost（XGB）预测精度高（R2＞0.99），且提取方法显著影响溶解度，为优化研究提供新途径。

研究采用四大关键技术：1) 响应面法-博克斯贝肯设计 (RSM-BBD)优化吸附条件；2) 非线性动力学和等温线模型分析吸附机制；3) 密度泛函理论 (DFT)计算电子耦合效应；4) FTIR和XRD表征材料结构变化。 阿尔及利亚Maghnia地区的天然膨润土经钠化处理后作为基质材料。

为了帮助弱势家庭的学生获得更多接受高等教育的机会，本地会计咨询集团RSM Singapore承诺向本地九所高等学府捐款400万元，设立奖学金基金。 会计咨询集团RSM ...

明日下午3点！ 全球申报下注册起始物料（RSM）的研究策略探讨 药明康德 2022-09-19 07:30 发布于 湖北 药明康德官方账号 + 关注 ...