应用铅同位素比值和元素含量分析法识别有机鸡样品真实性

探究了鸡中铅同位素与相关元素在有机养殖和常规养殖中的差异性,以探讨有机鸡样品溯源的可能性。相同品种的鸡分别采用有机养殖和常规养殖2种不同的饲养方式,利用电感耦合等离子体质谱分别对有机鸡和普通鸡样品中的铅同位素比值和相关元素含量进行测定。方差分析结果表明,铅同位素比值²⁰⁴Pb/²⁰⁶Pb和P、Zn、Fe、Mn、Mg、Ca、Cu、Na、K元素含量具有显著性差异(p＜0.05);主成分分析初步表明,Zn、Mn、Mg、Ca、Cu、Na、K为有机鸡和普通鸡样品中的特征无机元素;聚类分析可将鸡样品分为有机养殖和常规养殖两大类,通过判别分析所得模型的初始分组正确率为100.0%,交叉验证正确率为90.0%。利用铅同位素比值(²⁰⁴Pb/²⁰⁶Pb)、相关元素(P、Zn、Fe、Mn、Mg、Ca、Cu、Na、K)含量分析能够对有机鸡进行有效溯源识别,研究结果可为有机鸡的鉴别研究提供新的方法。     

河南农业观光旅游资源定量评价与分析

运用层次分析法来确定每个评价因子的权重,采用调查问卷的方式获得公众对河南农业旅游示范点的评价意见,然后利用经韦伯-费希纳定律改进后的综合评价指数模型对各示范点做出综合评价．     

基于Web内容挖掘技术的应用研究

针对不同类型的Web内容数据,提供了相应的挖掘技术,使用户能快速、高效地获取具有价值的情报信息,并对Web内容挖掘的技术发展、应用趋势做出了分析。     

大豆及豆制品中无机微量元素含量分析研究

通过用HNO3-HCIO4分解样品,用原子吸收光谱法测定大豆及豆制品中Fe、Zn、Cu、Se、Cr、Mn、K、Na、Ca、Mg10种无机微量元素含量。结果显示,大豆及豆制品中含有丰富的无机微量元素,所得数据可为大豆及豆制品的营养价值评价和深度开发提供一定的参考数据。     

高强轻骨料混凝土收缩和徐变试验

对大跨桥梁等结构中强度等级为48.7~72.2MPa的高强轻骨料混凝土的收缩和徐变进行应力试验。试验持续时间270~1080 d。结果表明:轻骨料的含水率直接影响轻骨料混凝土收缩的发展速度,对徐变影响则较小。高含水率的轻骨料混凝土早期收缩小于相同强度的普通混凝土,但最终收缩大于普通混凝土;低含水率的轻骨料混凝土收缩始终大于普通混凝土。轻骨料混凝土的徐变系数小于普通混凝土,但由于轻骨料混凝土的弹性模量低于普通混凝土,徐变应力仍可能大于普通混凝土。     

不同生态环境马铃薯淀粉含量分析

对马铃薯参试品种在西北地区不同生态条件下的淀粉含量进行测定和稳定性分析。结果表明,6个品种平均淀粉含量为18．87％,L9810—18最高（20．69％）,90—2—10最低（15．86％）;7个地点马铃薯平均淀粉含量为18．87％,青海西宁最高（20．19％）,甘肃定西最低（17．00％）。中薯36和L9810—18这2个品种的回归系数均〈1,是稳定性较好的品种。     

基于本体的共享内容对象参考模型语义化

从语义的角度出发探讨如何利用本体实现对共享内容对象参考模型（SCORM）的语义化,使得SCORM标准既能实现资源的标准化又能满足教学的智能化,同时使得SCORM标准可以适应未来语义网络的需求,扩展SCORM标准的应用前景.     

基于DIKW图谱的虚拟社区用户性格分类与转换方法

随着社交网络的发展,网络虚拟社区的成员数量快速增长.在虚拟社区中,用户会偏向选择浏览自己喜欢的内容,同时倾向与具有相近或相关兴趣爱好或目的的人进行内容交流与处理合作.在虚拟社区中,用户之间的交互内容以数据、信息和知识的形态存在.虚拟社区上大量的数据、信息与知识形态的网络类型化资源中保留了许多网络用户使用"痕迹".这些痕迹是真实用户的数字化存在代表.为了实现对虚拟社群用户生成内容按照偏好和兴趣进行量化调控,采用数据信息知识及智慧(data information knowledge wisdom, DIKW)图谱对这些类型资源进行建模.根据用户DIKW图谱结合自我构建理论将用户按性格指数进行进一步的归类,并根据DIKW图谱结合自我决定理论将用户的心理需求分类.根据性格指数和心理需求设计了针对不同用户的不同的性格转换方法,模拟了用户生成内容的产生.     

纤维与膨胀剂对大掺量矿物掺合料混凝土塑性收缩开裂的影响

采用平板限制收缩试验法,研究了聚丙烯纤维、钢纤维与膨胀荆及其复合技术对大掺量矿物掺合料混凝土早期塑性收缩开裂的影响。结果表明,大掺量矿物掺合料混凝土的早期抗裂性大小顺序为：纤维增强高性能膨胀混凝土〉纤维增强高性能混凝土〉混杂纤维增强高性能混凝土〉混杂纤维增强高性能膨胀混凝土〉高性能膨胀混凝土。因此,采用膨胀剂与钢纤雏的复合技术是防止混凝土发生塑性收缩开裂的比较理想的技术措施。     

一种基于强化学习的CDN流量调度系统设计方法

针对传统的CDN流量调度系统大多采用启发式方法或规划方法,存在维护成本高,实时性不足等缺点,提出一种基于深度强化学习的CDN流量调度系统设计框架.该框架基于马尔科夫链设计了故障告警网络来触发调度,建立了基于stacking模型的质量评估奖励函数,并在此基础上对流量调度进行定义和建模,构建了基于DQN的深度强化学习模型....