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【目的】通过比较不同果实评价方法的评价效果,选择适合柿果实品质综合评价的统计分析方法,为优异柿种质的精准选择和高效利用提供理论依据。【方法】以浙江省85份柿种质资源为评价对象,测定柿果13项品质指标(单果质量、果实横径、纵径、粗蛋白、维生素C、淀粉、钙及β-胡萝卜素含量、含水率、可溶性固形物、可溶性糖、单宁和粗纤维含量),分别采用主成分分析法、熵值法和熵权TOPSIS法进行果实品质综合评价。【结果】不同柿种质果实品质存在较大差异,变异系数范围为3.82%~87.89%,β-胡萝卜素、单宁、淀粉、粗蛋白、维生素C及钙含量、单果质量和粗纤维含量变异比较丰富,纵径、可溶性糖含量、横径、可溶性固形物含量和含水率的变化较小。主成分分析法综合评价时,长兴1、富阳2、奉化1、莲都2等10个种质资源综合得分最高;熵值法进行综合评价时,武义3、永嘉10、武义4、黄岩2等10个种质柿果品质综合表现较好;采用熵权TOPSIS法进行综合评价时,武义3、永嘉10、武义4、淳安14等10个种质柿果品质综合表现较好。其中,熵值法和熵权TOPSIS法结果较一致,而主成分分析法结果差异较大,3种评价方法造成结果差异的原... 相似文献
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基于粒子图像测速( particle image velocimetry, PIV)技术,通过水模型研究临界卷渣条件下卷渣过程和钢包流场特征,解析临界卷渣从发生到结束的整个过程卷渣处流场速度的变化情况,并定量分析炉渣运动黏度对临界卷渣速度的影响。将临界卷渣速度的实验检测值与传统理论计算值进行比较和讨论。研究结果表明:临界卷渣过程从开始到结束可细分为八个不同阶段,卷渣处流场速度变化在这八个阶段中先增大后减小再增大;炉渣运动黏度对卷渣具有重要影响,炉渣运动黏度越大,临界气量和临界卷渣速度越大,并且临界卷渣速度与炉渣运动黏度的关系更具线性相关性。实验拟合得到炉渣运动黏度与临界卷渣速度的关系式。最后根据传统理论计算模型和实测结果提出实验条件下修正的临界卷渣速度表达式。 相似文献
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CO2驱过程中相态、流态的变化均会对最终采收率有所影响.为研究不同相态及流态条件下采收率的变化情况,以压力判断相态的标准、雷诺数为判断流态的方法进行人造低渗岩心CO2驱替实验.分析实验结果认为:不同混相条件原油采收率不同,混相压力条件下采出效果最佳;以雷诺数作为划分流态的标准,实验条件下,采收率随驱替速度的增加呈现先增后减的变化,存在提高采收率的最佳流速. 相似文献
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研究昙花总黄酮的提取工艺条件.采用传统热回流浸提法,以乙醇为提取溶剂,考察溶剂体积分数、提取温度、提取时间以及料液比对昙花总黄酮含量的影响,并在单因素实验的基础上,通过正交试验,确定昙花总黄酮的最佳提取工艺.结果表明,乙醇体积分数、提取温度、提取时间以及料液比对昙花总黄酮的含量均有影响;单因素考察结果显示乙醇体积分数为80%,提取温度为80℃,提取时间为4 h,料液比为1∶40(g/m L)条件下昙花总黄酮含量较高;正交试验优化的昙花总黄酮的提取工艺为乙醇体积分数为80%,提取温度为90℃,提取时间为4 h,此条件下昙花总黄酮含量为1.18%.本工艺简单、可行,为昙花的进一步开发利用奠定基础. 相似文献
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对于水军评论检测问题,已有方法在提取用户行为关系以及通过神经网络提取特征时复杂度过大,同时由于网络评论属于短文本类,其书写的不规范会导致训练过程中文本特征提取困难;另外,已有方法对数据集不平衡分布情况考虑不足。为此,提出了一种基于双层堆叠分类模型的水军评论检测方法。首先通过三元组形式构造矩阵表示用户间关系,并通过主成分分析得到低维用户关系表示,以此刻画用户在评论数据中的行为差异并且降低计算的复杂度;然后,通过评论的段落向量表示以及计算离散型特征(包括文本相似度、信息熵等)解决文本特征难以提取的问题;最后将三者相联结作为融合文本与行为特征的整体特征表示。利用集成学习的方法构造双层堆叠分类模型对评论分类,以提升模型在非平衡数据集下的检测性能。实验采用Yelp2013评论数据集,结果表明,与目前最好的基准方法对比, F1值提高了1.7%~5.2%,在非平衡数据集中提升尤为明显。 相似文献
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介绍了Mg-4Zn-1.5RE合金。实验利用小型轧机对挤压态Mg-4Zn-1.5RE合金进行多道次轧制,研究了轧制后合金板材经不同的退火工艺处理后其显微组织随退火温度和退火时间的变化情况,观察了合金中的第二相的TEM形貌并进行能谱分析。结果表明,该镁合金在常温下可进行多道次轧制,但每两道次之间进行300℃×30 min的退火处理,总变形量可达到60%;轧制后的板材经再次退火后发生再结晶,合金中第二相为含有稀土元素的W相。 相似文献
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属性约简是数据挖掘、机器学习等研究领域中的一个非常重要的预处理步骤,其效率的高低会直接影响到数据挖掘、机器学习等相关任务的性能。针对目前已有的非增量式属性约简方法在处理不一致邻域信息系统动态变化时无法高效更新属性约简的问题,提出一种在不一致邻域决策信息系统中对象集发生变化时的增量式属性约简方法。首先,该文以不一致邻域决策信息系统为研究对象,结合不一致邻域的特点给出了一种新的不一致度的表示方法。在此基础上用不一致度来表征属性重要度,以属性重要度为启发式信息研究不一致邻域信息系统对象集发生变化条件下邻域类以及不一致度的更新机理。随后,以不一致度为启发信息构建了增量式属性约简算法。进一步,在UCI上选取6个数据集,通过分类精度测试实验精选出各个数据集的最佳邻域半径δ,最后,利用最佳邻域半径δ在各个数据集上执行增量式属性约简算法实验,实验结果表明该文提出的增量式属性约简算法在保持分类精度不变的前提下较其他算法更加快速和有效。 相似文献
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