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PLS在提取需水量预测影响因素中的应用 总被引：1，自引：0，他引：1
需水预测模型的输入变量直接影响了需水预测模型精度的高低。为了找出影响需水量的主要因素,选择偏最小二乘回归模型,建立了需水量的影响因素与需水量之间的相关关系模型。偏最小二乘法是多元线性回归、典型相关分析和主成分分析的集成与发展。偏最小二乘法提取的成分既能够很好的概括自变量系统中的信息,又能最好的解释因变量。通过计算影响因素与需水量之间的回归系数等信息,得出了影响需水量的主要成分,确定了需水预测模型的输入项。 相似文献
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丹参酮是丹参中的主要活性成分。在查阅、收集国内丹参酮提取工艺研究文献基础上,综述近几年丹参酮的提取工艺研究进展,旨在为进一步开展丹参相关研究提供参考。 相似文献
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ET_0的主因子和主成分神经网络模型比较 总被引：1，自引：0，他引：1
为了简化BP神经网络预测ET0的模型,将气象因子包括最高、最低和日平均温度、日照时数、相对湿度和风速进行主成分分析和偏相关分析,提取主成分和主因子,分别建立了基于主成分和主因子的三层BP神经网络模型,并对两种模型的训练和预测结果进行比较。选取湟水流域的乐都气象站2003年到2006年5月逐日的气象资料,采用Matlab神经网络工具箱进行模型训练与预测。结果表明主成分神经网络训练和预测模型的精度都优于主因子神经网络模型。主要是由于两种模型选取输入层的因子不同造成的。 相似文献
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花椒籽仁中脂肪酸及挥发性成分的分析研究 总被引：1，自引：0，他引：1
分别对提取的花椒籽仁油的脂肪酸组成和仁中的挥发性成分进行了分析,发现花椒籽仁油中不饱和脂肪酸的成分占80%以上,主要是常见油酸、亚油酸和亚麻酸,且亚油酸和亚麻油含量近60%;花椒籽仁中的挥发性成分有10种,其中亚乙基二磷酸四乙酯含量最高,达到74%,含量较多的有左旋香桧烯、4-甲基-1-环己烯、1,8-桉叶素及2-羟基-4,6-二甲氧基苯乙酮等。 相似文献
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在对Sentinel-2卫星遥感影像进行预处理的基础上，利用主成分变化提取小麦主要信息，基于云模型算法开展光谱遥感图像分类。分类时，首先根据训练样本集，由逆向云发生器生成典型小麦的云模型，然后利用云发生器计算出各波段每个象元对小麦地物的平均隶属度，在对各波段的隶属度分析基础上，摒弃含有复杂信息的第1主成分，利用第2主成分和第3主成分信息实现对冬小麦种植空间信息的提取。结果表明，提取小麦种植信息制图精度和用户精度分别为92.78%和99.90%，小麦种植田块的隶属度值因小麦长势和密度的不同有较大的差异，云模型对长势较差、密度较低的小麦像元存在漏分现象。基于云模型的算法精度极高，对小麦地块的识别错分、漏分现象少。该模型有助于冬小麦种植面积的精确提取，对于农业部门进行冬小麦生长监测与产量估测有重要的支撑作用。 相似文献
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桔梗皂苷是桔梗中的主要活性成分之一。在收集、查阅大量桔梗皂苷提取、分离纯化工艺相关文献基础上,综述近几年国内在桔梗皂苷的提取、分离纯化工艺方面的研究情况,以期为进一步开展桔梗相关研究提供参考。 相似文献
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目前,新疆哈密瓜在采摘期成熟等级判定主要采用人工方式,容易混淆级别,影响销售质量。为此,提出了一种基于机器视觉和主成分分析优化神经网络的哈密瓜成熟等级识别方法。首先,利用田间哈密瓜图像采集系统获取了采摘前不同成熟期的哈密瓜图像,利用图像处理技术获得了感兴趣区域;其次,提取能表征哈密瓜不同成熟等级的外观特征,包括H分量图像的色调累积频度、纹理特征、几何特征;最后,利用主成分分析法优化特征,构建并验证基于BP神经网络的哈密瓜成熟等级预测模型。研究表明,基于机器视觉和主成分分析优化神经网络预测哈密瓜成熟等级是可行的,准确率达86.59%。 相似文献
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牡丹籽油超临界二氧化碳萃取工艺 总被引：3，自引：1，他引：2
以牡丹籽为原料,利用超临界CO_2萃取提取牡丹籽油.采用单因素试验对影响牡丹籽油得率的5个影响因素(筛分粒度、CO_2流量、压力、温度和时间)进行考察.以油得率为响应目标,对3个主要影响因素(筛分粒度、压力和温度)运用中心复合设计法,并经响应面法优化分析得到二次多项式回归方程预测模型,确定了超临界C_O2萃取牡丹籽油的最佳条件为:筛分粒度60目,CO_2流量20L/h,压力35MPa,温度45℃,时间120min.在较优提取条件下,牡丹籽油得率可达到24.22%.GC-MS结果表明牡丹籽油中富含不饱和脂肪酸,其中亚油酸和亚麻酸的含量分别为23.34%和66.85%. 相似文献
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为深入研究无传感器技术在离心泵运行状态监测方面的应用,首先综述了无传感器技术的背景与研究现状:无传感器监测技术是一种将感应电动机作为转矩传感器,通过测量其定子电流、电压,分析电动机转矩信号并推算出运行状态从而实现运行状态监测的技术,具有安装使用方便,价格低廉等优点.由于大部分离心泵由感应电动机驱动,因此可以较为有效地解决传统状态监测技术中存在的问题.目前国内外对离心泵监测技术的研究主要集中在电动机及机械部件的诊断,离心泵运行工况的判别,电动机输出信号的提取、分析方法等方面,并且这些研究主要侧重于理论和仿真.其次提出了现阶段无传感器技术应用于离心泵状态监测方面研究的不足:关于离心泵内部流态的研究仍属空白,具体流动状态的识别研究较少,离心泵内不同流动状态特征的提取方法的研究较少.最后对离心泵无传感器监测技术的发展进行了展望:无传感器技术的突破在于着重解决水力负载转矩非定常特性、瞬态水力负载转矩在离心泵轴系传动及电动机系统中响应特性以及离心泵内不同流动状态特征的提取方法等问题. 相似文献
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沙棘主要有效生物活性物质的含量、分布和提取方法 总被引：2，自引：0，他引：2
忻耀年 《国际沙棘研究与开发》2007,5(1):17-24
本文对沙棘中的主要生物活性物质,如天然维生素E,类胡罗卜素,植物甾醇,磷脂,不饱和必须脂肪酸,沙棘黄酮化合物等在沙棘植物中的分布和含量进行了描述,并且对目前在中国这类生物活性物质的各种提取方法和存在的优缺点进行了详细的叙述. 相似文献
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薏苡仁含有薏苡仁油、薏苡仁酯、多糖化合物、三萜类化合物、黄酮类化合物等有效成分,各种成分采取的提取方法不同。分析各种提取方法的特点,以及相关研究发展现状,为薏苡仁中有效成份的进一步开发利用提供理论参考。 相似文献
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基于相关分析技术的近红外光谱信息特征提取 总被引：9，自引：0，他引：9
运用信号分析的理论，研究了把相关分析技术应用于近红外光谱信息特征提取的方法.结果表明：通过相关处理，光谱信息特征得到分离和增强，可以作为一种光谱信息特征提取的有效方法用于定性和定量分析，为解决近红外光谱检测中光谱叠加、信息率低等难题提供了一种方法。 相似文献
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植被分类是高光谱影像分类中的特定应用问题,光谱特征和空间特征是植被分类中常用的两类特征,比较这两类特征的性能,对实际植被分类应用中选择合适的特征类型或两者的有效结合具有指导意义。用主成分分析（PCA）提取光谱特征时,常选择前几个主成分（PCs）作为光谱特征,虽然它们包含较大的信息量但并不能保证较高的类别可分性和分类正确率,针对这一问题本研究提出了一种混合特征提取方法,对高光谱影像在PCA的基础上用改进的基于分散矩阵的特征选择方法选出具有较高类别可分性的PCs用于后续分类。利用一景AVIRIS高光谱植被影像,从分类精度的角度,首先比较了所提出的混合特征提取方法和原始PCA、独立主成分分析（ICA）及线性判别分析（LDA）3种常用子空间特征提取方法在高光谱影像植被分类中的性能。试验结果表明所提出的混合特征提取方法在研究中数据集1和2上均获得了最高的总体分类正确率,分别为82.7%和86.5%。与原始PCA相比,本研究提出的混合特征提取方法的总体分类正确率,在数据集1和2上分别提高了1.5%和2.5%。由此阐明了所提出的混合特征提取方法在高光谱植被分类中的有效性。对光谱特征和空间特征在高光谱影像植被分类性能的比较中,总体上空间特征获得的分类正确率比光谱特征高,特别是Gabor特征,在两个数据集上均获得了最高的总体分类正确率分别为95.5%和96.7%。由此表明空间特征较光谱特征在高光谱影像植被分类中更具优势。本研究结果为后续改进空-谱特征方法及其两者有效结合,进一步提高植被分类正确率提供了参考。 相似文献
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针对目前我国蒜薹采摘机械化程度低的问题,本文基于传统人工采摘蒜薹的原理,设计一种蒜薹采摘机,通过划茎夹薹装置完成大蒜植株的划茎及将蒜薹从底部夹断的过程,通过拔薹装置完成蒜薹的拔出与输送过程。根据蒜薹及大蒜植株的物理特性参数,对划茎夹薹装置和拔薹装置的结构进行设计;通过理论分析,确定了机器前进速度与关键部件转速的关系;对硅橡胶板夹薹过程进行ANSYS仿真分析,确定了夹薹间隙为2mm。选取针链间隙、滚筒转速和夹手闭合起始角为试验因素,成功拔薹率、拔薹损伤率和留叶合格率为试验指标,进行了三元二次正交旋转组合试验。结果表明：当针链间隙为3.92mm、滚筒转速为48.32r/min和夹手闭合起始角为78.53°时,成功拔薹率、拔薹损伤率和留叶合格率分别为89.10%、20.55%和77.34%。 相似文献