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31.
基于神经网络的肉类新鲜度辨识技术   总被引:2,自引:0,他引:2  
阐述了肉类新鲜度检测识别机理,构建了由气体传感器阵列、数据采集单元、神经网络组成的智能检测辨识系统。通过猪肉样本的测试与分析表明:该方法可实时准确地识别肉类新鲜度,辨识准确率可达90%以上。  相似文献   
32.
基于嵌入式的猪肉检测手持终端的研究与实现   总被引:1,自引:0,他引:1       下载免费PDF全文
食品安全广泛引起社会的关注,快速、便携的猪肉检测设备是当下主要亟待解决的问题;文中对基于嵌入式Raspberry Pi的手持式终端系统进行了研究;其利用计算机视觉和人工嗅觉,分别采集猪肉的颜色特征值和挥发气体浓度,采集的数据信息经过GPRS模块上传至服务器,并返回现场检测结果,实现对猪肉的新鲜度的快速、便携地检测;实验表明:新鲜猪肉的颜色特征值随宰杀后时间的延长而变化,猪肉的反光度增强;猪肉的氨气、硫化氢浓度随变质时间呈线性增加,线性系数分别为0.621和0.563,实验验证了该检测终端的准确度为99.1%,拥有很好的精确度。  相似文献   
33.
本文运用综合阻尼系数的概念,就我国目前广泛采用的加速功率信号输入的附加励磁控制系统参数动态特性,在不同运行工况下进行了研究,设计了PSS最佳参数,为工程设计和现场调试提供了方便和依据。  相似文献   
34.
35.
36.
基于CPLD/FPGA芯片的音乐存储与回放系统的设计   总被引:1,自引:0,他引:1  
采用复杂可编程逻辑器件/现场可编程门阵列(CPLD/FPGA)芯片和VHDL硬件描述语言,以及层次化的自顶向下的工程设计方法,实现一个由数控分频器控制的音乐存储与回放演奏系统,同时可用4位拨码开关进行乐谱的存储及乐曲的演奏功能播放选择,以及用16×16点阵序列动态显示所选乐曲名称。研究表明,采用CPLD/FPGA实现音乐存储与回放演奏系统是可行的,为各类多媒体大容量语音芯片系统设计开辟了一条新的技术方法。  相似文献   
37.
郭培源 《节能技术》1992,(3):10-13,8
一、前言自从1980年原电力部颁发《电力系统电压和无功管理条例》以来,电力用户对提高本企业的功率因数比较重视。高压用户基本上都装设了不同数量的无功补偿电容器,并有专人负责。但也存在许多问题,最主要的是无论供电管理部门还是用户本身,对补偿装置的综合经济效益没有予以足够重视。主要表现在以下几个方面: (1)无功补偿电容器容量过大,没有充分利用。 (2)大多数企业的无功补偿电容器装在高压侧,所以节能效果较差。 (3)有些发电厂直配负荷用户距离电厂较近,规定的罚款因数过高。  相似文献   
38.
针对中国国家电网的《风电场接入电网技术规定(修订版)》和欧盟主要风电强国的相关电网接入规范中关于有功/频率控制和无功/电压控制的内容做出详细的比较,探讨造成这些不同规范间差异的主要原因,并对今后技术规定可能的变化趋势做出预测。通过比较发现,不同电网规程的有功和无功控制要求,除了和风电机组的技术水平相关外,还和接入电网的短路容量密切相关;此外,接入电网的风电场容量越大,风电场接入电网的电压等级越高,要求的功率因数运行范围也越宽,对相应的无功调节能力也要求越高。在风电比重不断增加的背景下,本研究对我国电网的调  相似文献   
39.
目的针对近年来市场上抗生素鸡肉事件的频繁发生,提出一种可以快速、准确地检测出鸡肉中四环素残留量的模型,并对其进行健康风险评估。方法首先,利用近红外光谱仪采集肉鸡的光谱信息,通过多元散射校正法进行预处理。接着,使用区间偏最小二乘回归分析方法来建立预测模型,对四环素进行定量分析。然后,根据人体摄入四环素残留量数据计算出膳食的暴露量,从而引入食品安全指数指标,对鸡肉进行健康风险评估。最后,利用SOM人工神经网络对其实用性加以验证。结果风险评估数学模型结合国家标准将鸡肉带来的风险分为:高、中、低3类,等级划分达到95.5%的正确率。结论本实验研究方法可以应用到其他相关的农产品检测和食品检测中,以保障食品安全。  相似文献   
40.
董小栋  郭培源  徐盼  许晶晶 《食品工业科技》2018,39(23):255-260,266
本文以腊肉为实验对象,建立一种融合光谱曲线特征和图像特征的肉类食品分类与检索方法,利用10个3×3的卷积层、3个5×5的卷积层、5个5×5的池化层和2个全连层的CNN模型对高光谱图像进行特征提取,并以交叉熵作为优化目标,同时利用多元散射校正和主成分分析方法(Principal Component Analysis,PCA)对光谱特征进行预处理和特征提取,然后将两种特征进行融合,并将融合特征利用支持向量机(Support Vector Machine,SVM)进行分类。结果表明,直接使用CNN训练好的模型对高光谱图像进行特征提取,利用SVM作为分类器,分类的准确率只有75.6%,融合光谱曲线特征后用SVM进行分类,准确率可达99.2%。此外,本文还计算了被检索样本和标准等级样本特征向量的欧氏距离,完成了腊肉新鲜度等级的检索任务,显示了该方法的可行性和有效性。  相似文献   
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