福建省食品团体标准现状分析与对策研究

以全国团体标准信息平台数据为基础,通过统计和对比食品相关社会团体注册数量、团体标准发布数量、公开情况、标准类型、生产许可分类情况等相关数据,分析2018—2022年福建省食品团体标准的发布情况和存在的问题,提出加强规范引导、加强标准化能力建设、加强政策扶持和加强监督评价等对策建议,以期为今后福建省食品团体标准的健康发展提供有益参考。     

基于随机森林算法的风场预报

利用随机森林算法,基于历史地面实况观测数据,构建随机森林1～6 h风场预报模型,并用2018年的地面实况观测数据对预报模型进行检验分析.结果 表明,随机森林算法在风场预报中有较好的泛化能力,对地面10m风场有较好的预报水平,在1～6 h的预报中,预报风场与实况风场比较接近,各预报时效风速的年平均绝对误差为1.0 m/s...     

兼氧/好氧膜生物反应器处理食品废水研究

试验研究了兼氧/好氧膜生物反应器工艺对食品废水的处理效果,通过投加粉末活性炭以考察其对整个工艺的影响.结果表明,投加粉末活性炭的兼氧/好氧与膜生物反应器组合(A/O MBR)对食品废水表现出良好的净化效果,化学需氧量(COD)的平均去除率为96%,NH3-N的平均去除率为91%,对浊度的去除率基本达到100%.试验证明,投加粉末活性炭的A/O MBR,在去除NH3-N和COD方面均优于没有投加粉末活性炭的情况,且在一定程度上减轻了膜污染.     

基于改进随机森林的比特币用户地址分类方法

比特币作为第一个去中心化的加密货币,由于具有匿名性这一特点,被大量用在各种交易服务中,如博彩、跨境支付等,同时也被恶意交易所利用。目前比特币用户地址分类主要通过启发式聚类方法实现,受到比特币协议的变化影响,该方法对出现的新输出地址、单输入地址以及参与混币交易的地址无法分类,因此仅适用于现有比特币地址中很小一部分。针对该问题,本文提出一种基于改进随机森林的比特币地址分类方法,对区块链原始区块数据进行解析,直接提取用于机器学习的地址特征,进而学习一个随机森林分类器,能对任何一个没有标签的比特币地址进行分类,同时为了降低特征集中的冗余,对传统的随机森林进行改进以获取最终有助于地址分类的重要特征。实验结果表明,该方法可以准确地对比特币用户地址进行分类,仅仅需要14个重要特征。     

基于CEEMD-BiLSTM-RFR的短期光伏功率预测

由于短期光伏预测中气象因素的时间尺度不同,直接分析其对光伏功率的相关性,易忽略时间尺度的影响,进而导致预测模型误差。为提高光伏功率预测精度,构建了预测模型。首先,利用互补集合经验模态分解(complementary empirical mode decomposition, CEEMD)将光伏序列进行分解,得到在不同时间尺度上的光伏分量;然后,通过Pearson相关系数分析各光伏分量与空气温度、太阳辐射度、风速、风向和空气湿度的关系,对于强相关分量建立关于气象因素的随机森林回归(random forest regression, RFR)预测模型,弱相关分量直接通过双向长短期记忆网络(bidirectional long short-term memory neural network, BiLSTM)进行预测;并将预测求和输出。通过安徽省蚌埠市光伏电站7月实测数据进行验证,实验结果表明,所提预测模型CEEMD-BiLSTM-RFR相比传统预测模型有较好的预测精度。     

糖尿病、高血脂患者五谷食品的应用研究

随着社会经济的发展,生活水平逐渐提高,糖尿病和高血脂患者的数量不断增加.中医学把糖尿病归属"消渴"范畴,高脂血症属中医"痰湿""痰瘀"等范畴.糖尿病、高血脂症与脾胃功能失常密切相关,五谷杂粮是养生调脾的根本.苦荞、燕麦、玉米、豌豆、绿豆、大豆、花生、枸杞等均有不同程度的降糖降血脂作用,制作亦食亦药的烘焙食品,可适合糖尿...     

基于生成式对抗网络和改进区域建议网络的输电线路杆塔缺陷检测方法

为了减少输电线路杆塔缺陷检测过程中受噪声信号和装置性能等因素的干扰,提高输电线路杆塔缺陷检测的正确率和检测效率。提出一种基于生成式对抗网络(Generative Adversarial Networks, GAN)和改进区域建议网络(Region Proposal Network,RPN)的输电线路杆塔缺陷检测方法。采用GAN采集输电线路杆塔的显著性图像,并利用半软阈值函数模型剔除图像中的噪声,避免噪声对缺陷检测过程产生影响。通过随机森林决策树提取输电线路杆塔图像的轮廓特征,基于多尺度算法对RPN进行改进,将特征输入到改进RPN模型中,通过缺陷的定位、分割完成输电线路杆塔的缺陷检测。试验结果表明,所提方法的输电线路杆塔缺陷检测正确率较高,具有较好的缺陷检测效果和检测效率,从而有利于提高输电线路杆塔缺陷检测的质量,减少电力事故的出现。     

食品工程专业化工原理课程教学改革的探讨

化工原理是食品工程专业的主干必修课。针对食品工程专业的特殊性质和内容,对化工原理课程的教学进行改革和创新。探索了该课程教学内容、教学方法、教学手段和实践性教学环节等方面的改革。     

基于增量式随机森林的燃气负荷预测方法

随着智能燃气网概念的普及和燃气智能表的发展,燃气负荷数据量呈指数级增长,燃气负荷预测面临新的挑战,传统的基于离线批量学习的数据预测方法已无法满足大数据量的实时数据预测需求。针对燃气负荷数据增量到达的预测场景,提出了一种增量式的随机森林回归(Incremental Random Forest Regression,IRFR)算法。该算法将一定量的样本存储在叶节点,通过衡量样本集变异系数来控制叶节点分裂;针对大数据量的情况,设计了样本丢弃策略来控制内存空间。在对上海市燃气负荷数据进行特征选择、提取并建模后,将IRFR算法应用于燃气负荷预测。实验结果表明,IRFR算法相比于传统的随机森林算法具有相当的准确率,同时所需训练时间较短,更适用于大数据量的增量学习场景。     

食品理化检验技术实验教学改革的几点体会

通过加大了实验课时的比重更新了实验教学内容,改革了实验教学方法与考核方式等对食品理化检验技术实验教学的改革,有力地促进了教学质量的提高取得了良好的教学效果。