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1.
烟草成分对其品质影响程度的粗糙集判别方法 总被引:8,自引:0,他引:8
运用粗糙集理论研究了烟草主要化学成分 (总糖、还原糖、总氮、烟碱、氧化钾和氯离子 )对烟草品质影响程度的判别方法。对比已有的研究结果 ,表明基于粗糙集理论的计算方法简单 ,结果明了 ,而且还能量化烟草成分对品质的影响程度。 相似文献
2.
汽车制动时,时常不按直线方向减速,而是自动向左或向右偏驶。这种现象叫做制动跑偏。汽车在制动时出现跑偏是一种十分危险的情况,这会让驾驶员无法控制前进方向,从而直接对驾驶员构成威胁。所以必须要根据汽车制动时发生的不同情况来进行准确的判断与分析,只有这样才能第一时间找到问题并及时解决。本文从实际行驶中通常会出现的几种制动跑偏现象入手进行分析研究,并提出了诊断方法,希望可以提供一些有价值的参考意见。 相似文献
3.
鱼猪结合养殖模式是综合养鱼模式中应用最普遍的一种生态渔业模式,由于所综合的专业是养鱼和养猪,亦称为双元模式。建立这种模式的基本依据是:利用养鱼、养猪相互作用,相互补充的内在联系,充分发挥其综合作用,有效提高池塘鱼产量和经济效益,增加渔农收入。随着鱼猪... 相似文献
4.
目前,国内各孵化场选蛋、码蛋、照蛋、禽雏分拣计数包装、出雏盘清洗等各生产环节主要依靠人工完成,劳动强度较大,工作效率低下,精度低且不易于防疫;而随着人工成本的增加,大中型孵化场迫切要求上述工序能自动化, 相似文献
5.
为探究不同播期对春大豆品种子粒品质和产量的影响,采用分期播种的方法,2013年4月至10月对四川雅安地区两个春大豆品种子粒形成过程中可溶性糖含量、可溶性蛋白质含量、粗脂肪含量及粗蛋白质含量进行了跟踪分析。结果表明,随播期的不断推迟,过渡性物质积累丰度(可溶性糖含量和可溶性蛋白质含量)呈下降趋势,贮藏性物质(粗蛋白质和粗脂肪)含量呈"S"型上升趋势,说明适时早播有利于子粒早期的品质形成;而晚播会造成子粒品质下降;日平均温度作为播期中重要的影响因子之一,对春大豆子粒品质形成影响较大,且呈负效应;不同播期处理对春大豆产量的影响差异显著,4月11日播种时两个春大豆产量最高,分别为2 910.45和2 927.70kg/hm2,表现为适时早播有利于提高大豆产量。因此,结合当地的生态气候条件,综合考虑春大豆的品质和产量要求,两个春大豆品种的最佳播种时间为4月11日左右。 相似文献
6.
7.
水花生是一种遍布农田、沟渠、房前屋后、空地、山坡的恶性杂草,防除十分困难。现阶段,人们一般采用人工防除或使用除草剂来控制其蔓延和危害。相对于人工除草,化学除草方法更加省工省劳,而且投入成本低,防除水花生效果更持久。2004年绵阳利尔化工公司在国内率先推出含治莠灵成 相似文献
8.
通过正交试验设计可以大大减少试验次数,得到不同因素水平的最优组合,从而确定合理的试验方案及工艺条件等,因此在科学研究中应用非常广泛。为了更深入地理解正交试验设计方法,以表和图的形式对正交试验设计的特点进行了详细分析;对正交性的意义、体现从向量信息不相关及向量内积计算的角度进行详细的分析及解释,以期为广大师生的学习及应用提供一定的帮助。 相似文献
9.
为了探索~(60)Co-γ辐照剂量对干辣椒整体气味的影响,利用电子鼻检测不同辐照剂量(0 kGy、1 kGy、2 kGy、3 kGy、5 kGy、10 kGy、15 kGy)处理中的挥发性风味物质,并对挥发性风味物质的主要类别进行分析。结果表明:辣椒辐照处理后,电子鼻部分传感器的响应值与对照产生显著差异,并且辐照前后主要挥发性风味物质的类别都是无机硫化物类、有机硫化物类、甲基类、氮氧化合物类及醇醛酮类;主成分分析累计方差贡献率达99.513%,但是各样品判别指数在0.049~0.797之间,线性判别分析的累积贡献率仅为72.450%,均不能区分干辣椒样品,说明辐照处理(1~15 kGy)对干辣椒整体风味影响较小。 相似文献
10.
基于多种变量分析方法鉴别食醋种类电子鼻信号特征筛选 总被引:4,自引:4,他引:0
为了提高6种食醋的电子鼻鉴别能力,该文提出了一种基于多变量分析的食醋电子鼻信号多特征表征策略。初选不同的特征表征电子鼻信号,构建电子鼻信号的初始特征矩阵。采取载荷分析进行电子鼻传感器阵列优化,优选了12个气敏传感器的响应数据进行后续分析。为消除各传感器响应信号之间的相关性,对优选阵列的特征矩阵进行主成分分析(principal component analysis,PCA),并利用WilksΛ统计量选择鉴别能力最优的主成分子阵。在选择最优主成分子阵的基础上,以生成主成分的每一个原始特征变量为对象,计算每一个原始特征变量在主成分子阵中的贡献系数绝对值之和,且根据系数绝对值之和从大到小排序;同时,根据不同和值的指定,形成了不同容量的原始特征变量集。最后,借助于Fisher判别分析(Fisher discriminant analysis,FDA)探索了不同容量原始特征变量集的鉴别结果,确定了最佳的原始特征变量集。结果表明,特征选择前后传感器信号的表征特征发生了明显变化,最终采用48个特征参量实现了对食醋电子鼻信号的有效表征。在48个特征参量表征条件下,同时运用FDA和BP神经网络(back propagation neural network,BPNN)对6种食醋进行了鉴别分析,训练集的鉴别正确率分别在93%和98%以上,测试集的鉴别正确率也分别达到了90%和93%以上。另外,利用巴氏距离进一步揭示了样品间的可分离程度及FDA与BPNN结果的可信性。研究结果可为电子鼻信号多特征表征提供了一种新思路。 相似文献