Resumen

Este artículo propone un método de separación, basado en el modelo de Medición de Curva de Referencia Generalizada y el algoritmo de Optimización de Enjambre de Partículas (GRCM-PSO), para el conjunto de datos de Cromatografía Líquida de Alto Rendimiento con Detección de Arreglo de Diodos (HPLC-DAD). En primer lugar, se generan parámetros iniciales para construir curvas de referencia para los picos del cromatograma de los compuestos basados en su principio físico. Luego, se diseña un modelo de Medición de Curva de Referencia Generalizada (GRCM) para transformar estos parámetros en valores escalares, que indican la idoneidad de todos los parámetros. En tercer lugar, se encuentran soluciones aproximadas buscando un objetivo individual para cada parámetro, y se ejecuta una reinicialización solo alrededor de estas soluciones aproximadas. Luego, se adopta el algoritmo de Optimización de Enjambre de Partículas (PSO) para obtener los parámetros óptimos minimizando

• Materias:Diagnóstico de fallas Automatización de programas Programador de colas Modelo de descomposición Agentes de fusión
• Subjects:Fault diagnosis Program automation Queue scheduler Decomposition model Fusion Agents
• Palabras claves:Propone; Método de separación; Medición de curva de referencia generalizada; Algoritmo; Optimización de enjambre de partículas; Conjunto de datos HPLC-DAD
• Keywords:Proposes; Separation method; Generalized reference curve measurement; Algorithm; Particle swarm optimization; HPLC-DAD data set