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941.
[目的]针对健康肉与病害肉的快速鉴别问题,本文对健康与病害肉的表面拉曼谱图的特征信息提取和分类方法进行研究,以实现对健康肉与病害肉的快速鉴别.[方法]以羊肉的表面增强拉曼谱图为样本,分别采用主成分分析-支持向量机和卷积神经网络两种方法进行分类.通过提取谱图的精细化特征,实现谱图数据的降维和干扰信息的过滤,为分类模型提供更加准确和丰富的特征信息.并以240份包含健康与病害羊肉的拉曼谱图为训练集样本,建立了分类模型,以另外的120份样本进行健康与病害肉的辨别效果验证.[结果]实验表明经过精细化特征提取后构建的主成分分析-支持向量机模型能清晰的找到健康与病害肉的分类边界,验证样本的识别准确率从82.5%上升到93.3%,同时使用卷积神经网络对精细化提取的特征进行学习与分类,识别准确率从常规方法的90.2%上升到95.5%.[结论]本文提出的基于表面增强拉曼的肉类谱图的精细化特征信息提取和分类方法能够有效实现对羊肉样品中健康肉与病害肉的快速分类和鉴别,该方法同样可以应用于其他肉类的检测分类,对保障食品安全具有重要的意义. 相似文献
942.
[目的]探究Ⅳ主族的C、Si、Ge等原子与不同离域基团形成的dπ-pπ共轭对相应分子体系电子输运性质的影响.[方法]采用密度泛函理论结合非平衡格林函数(DFT-NEGF)方法探究了含Ⅳ主族元素(C、Si、Ge)的三类分子:四乙基烷烃分子(C9H20S2、SiC8H20S2、GeC8H20S2),四乙炔基烷烃分子(C9H4S2、SiC8H4S2、GeC8H4S2),四苯基烷烃分子(C25H20S2、SiC24H20S2、GeC24H20<... 相似文献
943.
944.
朴珍玉 《长春师范学院学报》2015,(1):73-77
名词性成分的指称问题一直是学界关注的热点,这不仅因为它的重要性,也在于它的复杂性和交叉性。本文选取无定NP作主语的指称类型作为考察重点,对前人研究进行梳理的同时,提出对名词性成分作主语的指称类型的研究不能仅从名词性成分本身入手,而必须放到更大的语境中考虑。有定/无定在汉语这样缺乏定式动词的语言中十分重要,但有定性的落实并不一定在句首的名词性成分上。若主语在形式上是无定的,那么后面的谓语不能是简单形式,必须足够复杂,以提供辨识无定NP主语的细节信息。 相似文献
945.
为了客观准确了解沥青路面的实际使用性能,以便及时进行沥青路面管理与维修养护,依据检测数据对沥青路面进行了使用性能评价研究,即将主成分分析法与层次分析法相结合,建立了基于主成分-层次分析法的评价模型,并进行了评价案例分析。本研究以荣乌高速保定段2016~2019年的路面定检数据为基础,首先用主成分分析法对性能指标归类和预处理后的检测数据进行主成分提取,建立判断矩阵,再用层次分析法对各指标赋予权重系数,得到上下行路面的使用性能评价模型。选用荣乌高速检测数据进行了模型验证,并与现行《公路技术状况评定标准》评价结果相比较,评价等级高于《标准》的路段样本比例约为0.34%,低于《标准》的比例约为6.83%。本研究的评价结果更能够反映路面的实际衰变特性。 相似文献
946.
947.
948.
《聊城大学学报(自然科学版)》2015,(3):33-37
基础设施的发展是城市经济活动的必要条件.依据主成份分析法,借助SPSS19.0统计软件系统,对山东省2013年17地级市基础设施建设水平进行评价,对各个区域经济的发展进行客观合理的分析. 相似文献
949.
采用特征向量比对的方式进行研究.通过对叶片温度数据时域和频域空间特征提取,获得能够体现叶片温度分布信息的特征向量,并采用主成分分析(PCA)对特征向量进行去相关和降维,进而得到包含绝大部分叶片温度分布信息的低维特征向量.根据叶片温度特征向量与基准特征向量间的对比,评估叶片温度分布情况的一致性.实验结果表明,叶片的特征偏差均在5%以下,偏差较大的叶片数量占总量的5. 8%,该研究成果可以用于从温度特征上反映叶片工作状态,为叶片故障诊断及寿命预测提供基础. 相似文献
950.
联合高分辨质谱和碘化消毒副产物(I-DBPs)的特征质谱性质, 建立一套完整的非靶向分析方法。以河北省17口监测井为研究对象, 筛查地下水样品中I-DBPs的种类、数量及分布。共筛选出含有同分异构体的I-DBPs疑似离子2408种, 其中不同质荷比的数量为839, 远高于以往研究报道的I-DBPs数量。疑似I-DBPs离子中, 对碘离子响应强度排前十位的离子进行结构鉴定, 其中响应强度排前两位的两种离子被鉴定为酚类I-DBPs, 其发育毒性比对应的脂肪族I-DBPs高数十至数百倍。进一步的分析结果表明, 酚类I-DBPs是样品中主要的I-DBPs 类型之一。最后, 通过主成分分析, 讨论2408种疑似I-DBPs的分布特征。根据主成分分数, 筛选出明显偏离其他采样点的3个采样点。根据装载因子, 通过高斯混合模型对疑似I-DBPs进行聚类, 得到4类离子, 其中3类离子分别属于3个离群采样点的特征污染物。这些结果表明, I-DBPs的分布在河北省内的不同地区具有明显的差异性和复杂性。 相似文献