对酱香型白酒生产工艺相关问题的研究

酱香型白酒是一种广受喜爱的白酒类型,中国传统白酒是以大曲酒为代表的一大类蒸馏白酒的统称,由于我国资源丰富,地域广阔,各地的生态条件不同,因此,传统白酒的香型也都不同。主要研究了酱香型白酒生产工艺。     

应用麸曲和大曲相结合生产酱香型白酒

在传统的大曲酒生产工业中，应用大曲和河内白曲、生香酵母、南阳温室酵母代替部分大曲，进行酱香型白酒的生产试验，提高了原料出酒率，且酒质较稳定，经济效益显著，并对大曲、麸曲生产的新酒及贮存一年以上的陈酒进行了品评及理化分析，取得了令人满意的效果。     

酱香型白酒分层移位发酵工艺研究

酱香型糟醅在堆积过程中,不同部位升温不同而使各层糟醅具有不同风格.将堆积糟醅分为A、B、C类.采用A、B、C类糟醅分别与窖内上、中、下三层进行组合分层下池发酵,形成多种组合下窖方式.其中组合一方式可使上层酒酱味更加突出,中层酒更加醇甜,下层酒窖香味更加突出;组合二方式可使中层酒和下层酒具有较突出的酱香.     

酱香型白酒大曲细菌与蛋白酶研究进展

酱香型白酒是中国传统白酒的口味之一,以著名的贵州茅台酒为代表,属于大曲酒类。随着科技的不断进步,酱香型白酒酿造过程中微生物的种类以及产生独特风味的物质正在被逐渐揭晓。大曲微生物中细菌是产生蛋白酶和香味物质的重要种类,在大曲酒的品质、风味呈现方面起着极为重要的作用。本文系统地综述酱香型白酒大曲中细菌的多样性及蛋白酶的最新研究进展,对酱香型白酒微生物未来的研究提出展望。     

锅炉自动排污装置在酱香型白酒行业应用的探索

针对茅台酒厂锅炉排污率居高不下的问题,通过炉水CI根浓度烘干法化验,得出自动定连排装置对电导率的测试不准确,提出采用带温度补偿的锅炉自动排污控制装置,在保证锅炉蒸汽品质合格的情况下,将锅炉的排污率严格控制在5%以内,实现了酒厂锅炉减排节能的目标。     

血压指标的聚类分析

利用353人的血压数据，运用2种不同的聚类分析方法对15个血压指标分类并挑选典型指标：一是利用SAS软件包中提供的变量聚类过程(VARCLUS过程)对指标进行裂类聚类分析；一是利用SAS中提供的样品聚类过程(CLUSTER过程)对指标进行系统聚类分析．2种方法得到了相同的结果：15个指标分成了4类，得到4个典型指标：BPR(收缩压与舒张压比值)，BPP(收缩压与舒张压乘积)，MAPPr(平均动脉压与脉率乘积)，BPRPr(BPR与脉率乘积)．     

基于Logistic回归和神经网络比较的咽喉反流疾病的精准预测

数据来自吉林大学第二医院193位病人的反流症状指数评分量表(RSI)数据,应用Logistic回归模型与神经网络模型对咽喉反流疾病进行预测.首先对数据进行预处理和相关性检验,再将数据按7:3拆分成训练集和验证集,最后通过Logistic回归模型和神经网络模型两种方法对咽喉反流疾病进行预测.结果表明,Logistic回归模型的预测准确率为99.39%,神经网络早停止法训练出的模型预测准确率最高为98.61%.因此,Logistic回归模型对咽喉反流性疾病的预测更加准确,为咽喉反流疾病的高效识别奠定了基础.     

Logistic回归模型分析应用

回归是研究一个或多个自变量与一个因变量之间是否存在某种线性关系或非线性关系的一种统计学分析方法。而Logistic回归是概率非线性回归模型,是研究分类观察结果与一些影响因素之间关系的一种多变量分析方法。本文对Logistic回归模型进行推导,得到其概率密度函数,并对其性质进行分析,得到单调性、对称性等性质。并通过推导,可以计算出其优比,即成功胜率。最后通过某医院得到的数据,对于急性心肌梗死(AMI)患者能否成功的危险因素调查病历进行Logistic回归分析,得到了一些结论。     

Logistic回归模型分析应用

回归是研究一个或多个自变量与一个因变量之间是否存在某种线性关系或非线性关系的一种统计学分析方法.而Logistic回归是概率非线性回归模型,是研究分类观察结果与一些影响因素之间关系的一种多变量分析方法.本文对Logistic回归模型进行推导,得到其概率密度函数,并对其性质进行分析,得到单调性、对称性等性质.并通过推导,可以计算出其优比,即成功胜率.最后通过某医院得到的数据,对于急性心肌梗死(AMI)患者能否成功的危险因素调查病历进行Logistic回归分析,得到了一些结论.     

基于信息量和逻辑回归耦合模型的滑坡易发性评价

目前,滑坡易发性评价大多只采用单一模型进行研究,而单一模型存在缺陷,如只采用信息量模型则不能反映各因子对滑坡发生的权重。通过将两个模型进行耦合分析可以很好地发挥各模型的优点和弥补各模型的不足,从而达到模型优化的目的。针对滑坡易发性常用的信息量模型和逻辑回归模型,提出信息量-逻辑回归耦合模型。以江西省宁都地区为例,获取研究区共297个滑坡,提取高程、坡向、坡度、平面曲率、剖面曲率、地形起伏度、距水系距离、岩性、植被覆盖率、地表建筑物指数共10个因子建立评价指标体系,再分别采用上述3个模型开展易发性评价,最后采用预测率曲线(the prediction rate curve, ROC)评价各模型精度。结果表明:信息量模型、逻辑回归模型和信息量-逻辑回归耦合模型预测率曲线与坐标轴围成的面积(area under ROC, AUC)值分别为0.838、0.864和0.876,可见信息量-逻辑回归耦合模型的评价精度更高,建模更为合理。研究区内滑坡主要沿水系两侧分布,高程和岩性对滑坡的发生起主要作用。     

半参数纵向数据的Logistic模型

以纵向数据的半参数模型为基础,建立了半参数纵向数据的Logi st i c回归模型,对此模型中的参数进行了参数估计,讨论了它的信息矩阵,给出了似然方程的Newt on-Raphson迭代求解过程。     

基于阻滞增长模型的三种群竞争

本文利用同伦分析方法,研究了基于阻滞增长的三种群竞争模型,得到了该模型的近似解的表达式。这个解具有解析性,可用于模型其他量的分析,该方法简单有效, 可用于研究三种群竞争模型。     

FDI影响广东三大产业的动态回归模型

利用广东省1979-2008年外商直接投资总额和相关三大产业生产总值等数据资料,以外商直接投资总额为解释变量,能够建立起广东省三大产业生产总值的动态回归模型.这一动态回归模型的拟合效果很好,能反映广东省外商直接投资影响三大产业生产总值方面的动态关系,很好地预测未来的生产总值,进而明确三大产业发展的方向.     

太行山猕猴跖骨性差的逻辑回归分析

用猕猴跖骨变量建立性别判别逻辑回归模型,用ROC分析来比较跖骨不同变量、不同侧别和每根跖骨的性差大小.成年跖骨标本45例(31雌,14雄).选择跖骨的7个线性变量.数据分析采用SPSS20.0软件.结果表明:跖骨长度变量是最好的性别标识变量,然后是跖骨头和跖骨底变量,最小是跖骨骨干变量.总体上性别正确判别率较高(84.4%~95.6%).ROC分析显示左右两侧之间的差异很小(AUC分别是0.922和0.956).5根跖骨逐步逻辑回归结果的是MT3,MT4,MT5判别率较高(88.9%~95.6%).MT1和MT2判别率较低(84.4%~86.7%).结果提示:猕猴跖骨性差显著,跖骨的长度变化主要受基因控制,骨干宽度主要受到环境因素的影响.跖骨的性差模式主要反映了遗传、环境与行为因素的交互作用.     

太行山猕猴掌骨性差的逻辑回归分析

对猕猴掌骨变量的性差进行逻辑回归分析,用ROC分析来比较掌骨变量、左右侧掌骨和5根掌骨的性差大小.成年掌骨标本44例(14雄,30雌).数据分析采用SPSS20.0软件.选择掌骨的7个变量.采用逐步逻辑回归分析选择最佳变量.结果表明:掌骨长度是最好的性差指示变量,然后是掌骨头和掌骨底变量,最小的是掌骨骨干宽和高.总体性别正确判别率是71.4%~100.0%.ROC分析显示左右侧掌骨性差差异很小,ROC曲线下面积(AUC)分别是0.969和0.978.逻辑回归结果是MC2、MC4和MC5判别率较高(90.0%~94.9%);MC1和MC3判别率较低(85.8%~87.5%).结果提示:猕猴掌骨性差显著.掌骨性差模式可能与人类不同.掌骨变量的性差特征反映了遗传与后天行为因素的交互作用.     

纵向数据半参数混合效应的Logistic模型

为了深入探究Logistic模型的统计推断问题,联合半参数混合效应模型和Logistic模型建立了纵向数据半参数混合效应的Logistic模型,进一步求出该模型的极大似然函数、Fisher信息阵,利用QLB(quadratic lower-bound)算法求解参数的极大似然估计.最后进行数值模拟,结果表明在此模型的求解问题上QLB算法是Newton-Raphson算法的合理替代.     

基于Logistic回归模型的大学生视力影响分析

采取随机抽样调查的方法,抽取1610名广西南宁各高校在校大学生,对可能影响视力的每天的上网(使用电脑)时间、睡眠时间、学习时间、运动时间、读书时的视线距离、做眼保健操的情况、吃甜食情况、吃果蔬情况、营养状况和双亲近视情况等10个因素进行问卷调查,所收集的数据用SPSS13.0软件进行处理,通过建立Log istic回归模型对影响近视的因素进行分析。结果发现上网(使用电脑)时间,学习时间,视线距离,做眼保健操情况,运动时间,睡眠时间及营养状况是影响学生视力的7大因素,其中上网(使用电脑)时间和学习时间是最主要的因素。     

一类具有种群Logistic增长的SIR传染病模型的稳定性

研究一类具有种群Logistic增长的SIR传染病模型,应用微分方程定性理论,分别得到了该系统无病平衡点、地方病平衡点全局渐近稳定的充分条件,并进行了数值模拟.     

Logistic回归预测白血病病人生存时间

为了对白血病患者的生存时间进行预测,帮助医学工作者制定相应的医疗方案,借助于Logistic回归模型,对50名白血病人的生存资料进行建模分析.结果表明:外辕血中的细胞数对患者生存时间的影响不显著,淋巴结浸润等级和出院后有无巩固治疗对患者的生存时间影响显著,巩固治疗比没有巩固治疗生存时间提高了约9.6倍.