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41.
目的探究1-甲基环丙烯(1-methylcyclopropylene,1-MCP)结合不同保鲜袋对叶用甘薯茎尖贮藏品质的影响,筛选最适的保鲜方式。方法以叶用甘薯茎尖为材料,经0.91μL/L1-MCP处理24h后结合聚乙烯(PE)或微孔膜(WK)保鲜袋包装,在5℃下进行贮藏,分别于0、3、6、9、12 d时对其失重率、色差、黄化率、呼吸强度、乙烯释放量、多酚氧化酶活性等指标进行测定。结果贮藏12 d后, 1-MCP+PE, 1-MCP+WK处理组的失重率分别为3.43%,2.72%,显著低于未经1-MCP处理组(P0.05),说明1-MCP处理能够有效抑制叶用甘薯茎尖失水; 1-MCP+WK处理下的L值为33.9,高于其余3种处理,表明该处理能够更好的保持叶用甘薯茎尖的亮度和新鲜感。此外,1-MCP结合保鲜袋处理能够减弱呼吸作用,降低乙烯释放量及多酚氧化酶活性。结论1-MCP处理并结合PE膜或者微孔膜包装对叶用甘薯茎尖具有良好的保鲜效果,可以有效延长其贮藏期。 相似文献
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为解决证据组合规则中一票否决和弱决策证据在低冲突情况下出现的反直观推理的现象,提出一种有效折扣证据源的冲突证据合成方法。首先根据证据的信任函数和似然函数求得证据间的相似度,然后求出证据之间的支持程度,并确定折扣因子,最后采用Dempster组合规则合成利用折扣因子修正后的证据源。数值算例分析结果表明,改进后的证据组合方法可以有效地处理证据冲突。 相似文献
43.
针对目前运动想象脑电(EEG)信号识别率较低的问题,考虑到脑电信号蕴含着丰富的时频信息,提出一种基于时频域的卷积神经网络(CNN)运动想象脑电信号识别方法。首先,利用短时傅里叶变换(STFT)对脑电信号的相关频带进行预处理,并将多个电极的时频图组合构造出一种二维时频图;然后,针对二维时频图的时频特性,通过一维卷积的方法设计了一种新颖的CNN结构;最后,通过支持向量机(SVM)对CNN提取的特征进行分类。基于BCI数据集的实验结果表明,所提方法的平均识别率为86.5%,优于其他传统运动想象脑电信号识别方法;同时将该方法应用在智能轮椅上,验证了其有效性。 相似文献
44.
Scientometrics - Due to the development of academic, more and more attentions are paid to citation recommendation. To solve the citation recommendation problem, researchers begin to focus on the... 相似文献
45.
Zhang Xi Wang Xianhai Zhao Hongke Ordóñez de Pablos Patricia Sun Yongqiang Xiong Hui 《Scientometrics》2019,119(3):1311-1344
Scientometrics - Altmetrics indices are increasingly applied to measure scholarly influence in recent years because they can reflect the influence of research outputs more timely comparing with... 相似文献
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47.
48.
半干法脱硫灰堆弃处理占用土地且容易造成二次污染,将脱硫灰预处理后替代CaO熔剂配入烧结有望充分利用其中的熔剂组分,实现脱硫灰在钢铁企业的闭路资源化利用。研究了脱硫灰配加焦粉加热分解特性及替代CaO熔剂配加对铁矿粉烧结基础特性的影响。结果表明,配加1%焦粉可以有效提高脱硫灰分解率,减少CaSO4的生成。随着预处理脱硫灰替代CaO比例的增加,铁矿粉同化温度和黏结相强度呈现先增加后减小的趋势;液相流动性呈现单调增加趋势,当替代比超过40%时,液相流动性形成了流动性很大的“假象”;黏结相微观结构表明,替代比例小于40%时,有利于烧结试样中铁酸钙的生成;综合考虑,最佳的替代比例应小于40%。 相似文献
49.
特征表示是图像识别和分类的基础,视觉词袋是一种图像的特征表示方法。分析现有视觉词典构建方法的不足,提出一种新的视觉词典构建方法。首先利用梯度方差把特征矢量分为光滑类和边缘类,然后分别针对不同类别的特征矢量进行视觉词典的构建,最后根据两类视觉词典生成视觉词袋。图像分类实验表明,提出的新方法能提高分类准确率。 相似文献
50.
为了建立适用于书画打印宣纸印刷质量的预测模型,本研究测量了14种书画打印宣纸的粗糙度、白度、不透明度、定量、光泽度和针对宣纸特别设定的帘纹深浅以及帘纹疏密度等表面物理参量,并在相同条件下,使用喷墨打印设备输出并测量印品色度值,利用总变差模型构建去除帘纹色差的测定方法,得到与人眼视觉特征相符的色差。运用GRNN广义回归神经网络结合书画打印宣纸表面物理参量与宣纸去帘纹后的色差值,建立预测模型。结果表明,该模型能够在仅测量书画打印宣纸表面物理参量的情况下,便能较为准确地预测书画打印宣纸印刷质量,为书画打印宣纸印刷前的选纸工作提供指导依据。 相似文献