光谱分辨率的选取对食用油近红外模型性能影响分析

近红外光谱仪的类型和工作参数的设定对测量过程和分析结果均有一定影响.重点讨论了在傅立叶变换型光谱仪上设定不同的光谱分辨率对食用油近红外定量模型性能的影响.实验采用Vertex 70光谱仪,在3种光谱分辨率(4,8,16 cm-1)条件下,采用透射式液体光纤探头采集60份食用油样品近红外谱图.针对3组近红外光谱样品集,分别采用蒙特卡罗采样法剔除异常样品,根据Kennard-Stone法划分校正集和校验集后,建立优化食用油棕榈酸近红外定量分析模型并作预测.结果表明基于16 cm-1建立的食用油近红外模型指标优于4 cm-1和8 cm-1所建的模型,该结果可以为均匀液体作近红外检测时光谱分辨率的设定提供参考.     

拉曼光谱和近红外光谱在小麦粉品质定量分析中的应用

应用拉曼光谱分析技术结合最小二乘法,应用近红外光谱技术结合偏最小二乘法,以及现有的小麦粉光谱数据,对小麦粉进行采集光谱信息,选择最优的光谱预处理方法,分别建立了水分、灰分、面筋的定量模型,并验证了模型的可行性.实验分析表明,近红外光谱技术建立的模型比拉曼光谱分析技术建立的模型效果要好.     

学习迁移在人体组织解剖学教学中的应用

迁移是学习的一种普遍现象，且已成为教育的基本目标之一。在人体组织解剖学实践中应用迁移规律，采取密切联系生活实际、加强基本理论和概念的教学、充分利用学生原有认知经验、合理安排教学内容、注重培养学生迁移能力等措施可以有效地提高教学效率。     

学习迁移理论在税法教学中的应用

当前税法面临课时缩减的压力，而国家新出台的税收制度不断增加，税法教学内容相应增多，怎样在有限的课时内使学生掌握更多的税收制度知识是当前值得研究的问题。本文在分析学习迁移理论的基础上，找出影响迁移的主要因素，对教师在税法的教学中如何有效地应用学习迁移理论进行了探讨，以此提高教师的教学效果和学生的学习效率，以应对课时减少和教学内容增加的双重压力。     

近红外光谱技术在食用油种类鉴别及 脂肪酸含量检测中的应用

应用近红外光谱分析技术分别建立了快速鉴别食用植物油种类的定性分析模型以及测定食用植物油主要脂肪酸含量的定量分析模型.实验根据19份食用植物油样品的近红外光谱,结合系统聚类方法建立了纯橄榄-芝麻-花生油定性识别模型,识别率和预测率可达100%.根据59个食用植物油样品的近红外光谱,结合模型优化方法建立了食用植物油中棕榈酸、硬脂酸、油酸3种主要脂肪酸含量的近红外定量分析模型,且模型指标较好.实验表明近红外光谱分析技术在食用植物油品质快速检测领域有很好的应用前景.     

学习迁移理论在微积分教学中的应用

微积分在各类高校的很多专业中都是重要的必修基础课,在高等教育中的重要性不言而喻,然而目前的教学现状却不容乐观,本文依据学习迁移理论,以比较教学法为主体,探讨微积分的教学方法。     

学习迁移理论在二重积分教学中的应用分析

从学习迁移理论出发,针对二重积分教学中的前期准备、教学过程中存在的问题,探讨了学习迁移理论对二重积分教学的作用,使学生能够建立良好的学习定势、完善的知识体系,实现知识与实际应用顺利转化的教学目标.     

烟草化学成分AOTF一近红外在线模型转移研究

AOTF．近红外光谱仪采用全密封固化设计,没有任何可移动部件,不受温度、湿度、灰尘等外界环境的影响,其设计特点适合在线检测．建立的近红外光谱模型可以在多台近红外光谱仪之间转移,研究工作中采用直接矫正法来修正原模型光谱信息,提高信号的信噪比和复杂背景的校正,进行模型转移．转移后的烟草化学成分总糖、烟碱、氯在线检测模型的决定系数分别为0．9336、0．8961、0．9310．随机采集17个样品,用转移后的模型预测,总糖、烟碱、氯的平均相对标准偏差分别为3．19％、3．76％、5．00％,完全能够满足烟草工业在线检测需要．     

基于轻量化模型和迁移学习的花卉识别

针对现有花卉识别方法存在的识别精度不高、模型体积大等问题,提出一种基于轻量化模型和迁移学习的花卉识别方法.首先,以MobileNetV2模型作为骨干网络构建轻量化的花卉识别模型;然后,采用迁移学习策略使模型具备良好的初始特征提取能力;最后,利用小规模的花卉图像数据集对模型进行逐级训练和微调,使模型获得最佳的花卉识别能力.实验结果表明,该花卉识别模型在花卉图像数据集Oxford flower-102上获得了97.76%的识别精度,并且模型体积只有9.2 MB,具有识别精度高、模型体积小的优点,方便在移动设备上部署和应用.     

试论母语在英语学习中的迁移

“迁移”最初由行为主史心理学家提出，是指在学习新知识的过程中，对已有的知识进行自动的潜意识的利用过程。在外语学习中，迁移现象非常广泛。多年来，外语教师对母语对于外语学习的作用问题争论不己。其实无论在语言的形式上还是功能上，母语和外语之间有着许多有趣的相似和迥异之处，作为语言学习者或教育者，只有科学、全面地掌握这些特点，才能“知己知彼，百战不殆”，才能有效地利用正迁移和减少负迁移。     

基于机器学习的石油多峰模型研究及应用

油田在实际开发过程中,受新区块投产、开发方案调整和三采措施等因素的影响,年产量数据会呈现多峰形态。针对经典的Hubbert、HCZ等模型不能直接拟合多峰数据序列的问题,开展了基于机器学习的油田产量多峰预测模型研究。基于Hubbert模型,对多峰数据序列进行分段最小二乘拟合,在拟合误差函数中引入控制分段个数的罚分项,采用动态规划算法,自动求得最优分段的多峰预测模型,该模型运用在实际的油田产量数据上,预测结果达到预期目的。提出了一种通过自动最优分段的线性回归学习来建立油田产量多峰预测模型的方法,在实际应用中具有建模简单、自适应性强的优点。     

学习的迁移规律及其应用

学习的迁移是学生学习中的普遍现象。迁移的机制主要产生于人们的认知过程，迁移的效果与教学方式、方法有关。利用迁移规律可以更好地从事普通物理的教学工作。     

朝阳沟油田扶余油层油源及运移路径模拟

摘要：为研究朝阳沟油田扶余油层油气富集规律,系统收集了三肇凹陷原油地球化学测试数据,根据生物化学标志物特征探讨了朝阳沟油田油气来源;在埋藏史恢复、生排烃史恢复、储层物性分析的基础上,采用盆地模拟软件,应用流体势原理,模拟油气从三肇凹陷到朝阳沟阶地的运移路径。结果表明,朝阳沟油田油气来源于三肇凹陷,通过断层垂向连通作用和砂体侧向输导作用,由南向北运移。朝阳沟阶地北段先行聚集油气,并向南段调整,形成现今油气聚集局面,朝阳沟油田油气富集区是有效运移油气量和圈闭共同作用的结果。     

大学生学习策略迁移的特征分析及其培养

学习策略迁移水平的提高是大学生自主学习能力培养的重要途径,针对大学生学习策略迁移的特征,提倡在具体的教学过程中,有意识地进行元认知策略、动机策略和社会策略的综合性教学,开展阶段性训练,促进大学生学习策略迁移能力的发展。     

库仑滴定法测定食用油酸值

以锑电极为终点检测器，在５％ＫＢｒ：９５％乙醇：乙醚＝３：３：２的介质中，电生ＯＨ－进行滴定。用该方法测定食用油的酸值简便快速，测定结果与容量分析法相符合。     

基于知识转移的组织学习机制研究

如何将组织学习从意识形态转换为组织中的学习的现实方法和工具,是学习型组织成功的关键环节。通过对组织知识转移过程中的学习方式和相应的组织学习机制的分析,探讨了组织如何根据不同的知识转移方式设计相应的组织学习机制的方法。     

基于校正分布差异的标定迁移方法研究

针对近红外光谱数据的维度高、特征之间存在严重的多重共线性的特点,提出了无迁移标准的通过校正分布差异的标定迁移方法(calibration transfer via correcting distributions difference,CT-CDD).CT-CDD首先建立主仪器的偏最小二乘模型,然后通过偏最小二乘模型提取主仪器和从仪器的潜变量,并且分别对主仪器和从仪器的潜变量进行聚类.该方法基于这样的假设:聚类后的主仪器和从仪器的每一部分特征光谱均服从单高斯分布.最后,找到2个仪器的最接近的子分布,通过校正均值和方差来校正数据分布的差异.实验结果表明CT-CDD通常更加鲁棒并且还可以实现最低的均方根预测误差.