针对细微特征进行K-means聚类的电台分选识别技术

现代战场中的无线通信设备日益增多，精准获取个体信息已成为研究热点，但也是难点。针对通信电台，提出了一种分选识别技术。该技术从电台物理层特性出发，对其辐射信号的细微特征进行K-means聚类以实现分选，分选的同时提取各个个体的特征属性值，未知信号通过与特征属性值相关运算实现个体识别。该技术无需先验知识，无需训练运算，通过实验验证，其可行、高效，易于工程实现。     

基于K-means和SOM的水下传感器数据采集方法

随着海洋资源勘探和海洋污染物监控工作的开展，水文数据的监测和采集等已经成为重要的研究方向。其中，水下无线传感器网络在水文数据采集过程中起着举足轻重的作用。本文研究的是水下无线传感器二维监测网络模型中，传感器节点数据采集的问题，其设计方法是通过自组织映射（Self-organizing mapping，SOM）对传感器节点进行路径最优化处理，结合优化的路径图形和K-means算法找到路径内部聚合点，利用聚合点和传感器的节点得到传感器通信半径内的数据采集点，最后通过SOM得到水下机器人（Autonomous underwater vehicle，AUV）到各个数据采集点采集数据的最优路径。经过实验验证，在水下1 200 m×1 750 m范围内布置52个传感器节点的情景下，数据采集点相比于传感器节点路径规划采用相同的采集顺序得到的路径优化了6.7%；对数据采集点重新进行自组织路径规划得到的路径比传感器结点路径的最优解提高了12.2%。增加传感器节点的数量，其结果也大致相同，因此采用该方法可以提高水下机器人采集数据的效率。     

金属增材制造技术研究热点聚类分析

为深入分析金属增材制造技术分类和发展状况,采集中国期刊全文数据库(CNKI)收录的核心期刊上的768篇科技文献,借助文献分析可视化软件CiteSpace,对关键词聚类进行了全景式描绘,构建金属增材制造技术知识图谱,揭示该技术研究分类以及演化趋势。     

因子综合法评价贵州不同产地蓝莓果实品质

以贵州省麻江县4个品种6个不同产地的蓝莓果实为研究对象,对感官、理化、营养等指标进行差异性分析。结果显示,不同品种和产地蓝莓果实的各项指标均存在不同程度的差异。通过主成分分析把14个指标降维为6个,反映了原变量87.3%的信息。根据6个主成分的权重计算的综合评分可知,蓝江和大升林的园蓝、粉蓝的综合评分均高于其他产地的,龙奔和碧波的巴尔德温、灿烂的综合评分均高于其他产地,蓝江和大升林的巴尔德温、灿烂的综合评分较低。聚类分析可知,16个样品被聚为4类,除龙奔巴尔德温与各产地灿烂聚为一类外,其他均按品种果实聚为一类。产地对不同品种蓝莓品质的影响存在差异,即不同品种的适应性存在差异,但与品种相比产地的影响较小。     

基于主成分与聚类分析的蓝莓品质综合评价研究

以皖南丘陵地区主栽的8个品种蓝莓为原料,通过测定各品种果实品质性状和分布,分析其差异显著性,并利用主成分分析和聚类分析建立综合评价模型进行蓝莓品质性状综合评价。结果表明,蓝莓品质性状间存在不同程度的差异,其中单果质量、体积、果汁p H值、糖酸比与果实籽、总酸、果胶、总酚、黄酮和花色苷含量变异系数大于10%,品种间差异显著;硬度、果形指数、出汁率与水分、可溶性固形物、还原糖、VC和单宁含量变异系数小于10%,品种间变异较小。主成分分析提取了前5个主成分,累积方差贡献率达到92.261%。根据蓝莓主要品质指标,对8个蓝莓品种进行系统聚类分析。利用主成分分析和聚类分析综合评价得出,圆蓝和粉蓝两个蓝莓品种综合品质高,可作为蓝莓育种、品种改良和加工利用的优质原料。     

云南野生黄毛草莓的营养价值评价和香气成分分析

分析黄毛草莓的果实品质和香气成分并对比其他栽培品种的差异，为其品质特性评价和香气利用奠定基础。通过直接滴定法、酸碱滴定法、福林酚法、直接法、2,6-二氯靛酚滴定法和质构仪测定法对4种草莓（黄毛草莓、密宝、哈尼、R7）的还原糖、总酸、总酚、花色苷、维生素C和硬度共6项指标进行测定，综合比较4种草莓的品质；运用顶空固相微萃取和气相色谱—质谱联用技术分析草莓果实的香气成分并做聚类分析。结果显示，在营养价值方面，黄毛草莓综合评分值仅次于哈尼排在第2位，高于密宝和R7。在果实香气方面，黄毛草莓的香气鉴定物质种类最多为83种，密宝有66种，哈尼有64种，R7有57种。在4种草莓的挥发物中，酯类是主要的挥发物（30.23%~52.70%），其中黄毛草莓的酯类相对含量最高（52.70%）。构成黄毛草莓特征香气的主要成分是香味酯：异戊酸乙酯、己酸乙酯、辛酸乙酯、乙酸辛酯、甲酸辛酯、癸酸乙酯、乙酸癸酯、香味醇反式-2-己烯-1-醇。黄毛草莓香气主成分聚类分析的结果显示，黄毛草莓和其他3个栽培品种分为两类，在香气主成分上与其他3种栽培品种存在显著差异。黄毛草莓中富含多种香精香料与洗护产品等行业所需的特殊香气成分，具有极大应用潜力。     

小麦粉特性对Biangbiang面品质的影响

为促进陕西传统特色面食Biangbiang面的产业化,研究小麦粉品质特性与Biangbiang面品质的关系。以市售12种小麦粉为原材料,测定其理化指标和流变学指标,并对由这些小麦粉制成的Biangbiang面进行感官评价和质构测定。相关分析表明:小麦粉的蛋白质质量分数、沉淀值、吸水率、形成时间、稳定时间、弱化度、粉质质量指数、最大拉伸阻力、拉伸比例与面的感官品质存在显著或极显著相关;蛋白质质量分数、沉淀值、形成时间、稳定时间、粉质质量指数、拉伸面积和最大拉伸阻力与质构指标的硬度、咀嚼性、弹性存在显著或极显著正相关。通过主成分分析和聚类分析得出适合制作Biangbiang面的小麦粉品质指标范围:蛋白质质量分数11. 02%～12. 66%、沉淀值26. 06～36. 26 m L、吸水率61. 27%～65. 83%、形成时间4. 36～5. 74 min、稳定时间5. 40～7. 86 min、弱化度55. 17～89. 83 FU、粉质质量指数73. 38～104. 12、拉伸面积82. 88～113. 12 cm2、最大拉伸阻力416. 68～564. 82 BU、拉伸比例1. 63～3. 27。     

基于傅里叶变换近红外光谱法鉴别五常大米

为保护五常大米的品牌效益,利用傅里叶变换近红外光谱法(Fouriertransformnearinfraredspectroscopy,FTNIS)结合化学计量学分析法对来自五常地区和非五常地区共计191份大米样品进行产地鉴别研究,结果表明:利用因子化法结合FTNIS技术所建立的鉴别分析模型对五常地区大米的鉴别正确率为100%,非五常地域的大米鉴别正确率为97.50%;利用聚类分析模型判别,对五常大米的判别正确率为100%,非五常大米判别正确率为100%。利用偏最小二乘法结合FTNIS建立的定量分析模型对五常大米判别正确率为95.83%,非五常大米判别正确率为95.00%。通过以上研究结果可知FTNIS法对五常大米产地鉴别是可行的。