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1.
为了研究不同产地初榨菜籽油挥发性成分的变化规律,采用气相色谱-质谱和电子鼻相结合的方法,对不同挥发性风味成分进行比较研究。利用气相色谱-质谱数据对关键风味成分的相对气味活度值(ROAV)进行主成分分析,确定其主体挥发性成分。应用综合评价指标(GEI)对各产地初榨菜籽油香气进行评价。结果表明:由10个产地样品共检测出177种挥发性成分,根据ROAV鉴定出14种主体风味成分,主要包括硫甙降解产物、醛类和吡嗪类等。各产地的挥发性成分主要是3-乙基-2, 5-甲基吡嗪、壬醛、2, 4-癸二烯醛、甲烯丙基氰、苯乙醛、月桂醛等,不同产地菜籽油样品香气差别显著,GEI评价结果表明,香气品质最优的产地是成都。各产地初榨菜籽油挥发性成分既有一定的相似性,但差异性也较大,展现其各自独特的风味。  相似文献   
2.
自动气象站能见度检测仪多采用光学装置采样,雨雪、粉尘等天气因素会对部分仪器镜头造成污染,导致能见度要素数据缺测.针对能见度数据缺失问题,本文选用安徽部分气象站的历年数据,首先运用灰色关联分析方法筛选出与能见度密切相关的其他气象要素,通过支持向量机和BP神经网络单一预估方法预估不同地形的能见度缺失值,然后采用最优权重组合将两种方法预估的能见度值进行组合,并与单一预估方法进行对比.结果表明组合方法的预估结果误差均值小、整体准确度高,可以保证台站观测资料的完备性,为短时天气预报、实况分析和气象公共服务工作提供有效依据.  相似文献   
3.
刘子龙  王晨 《计算机应用研究》2021,38(12):3796-3800
主流的目标跟踪算法只使用可见光(RGB)图像进行跟踪任务,当跟踪场景的光照条件较差时,表征颜色和纹理特征的可见光图像会严重限制跟踪器的跟踪性能.针对单一模态目标信息存在缺失的问题,在Siam-FC网络模型以及红外—可见光图像融合思想的基础上提出了双模态权值自更新孪生网络目标跟踪方法.根据红外图像可以采集运动目标热信息的特点,有效利用了红外和可见光图像在目标跟踪领域的互补优势;使用较浅的特征提取网络AlexNet即可提取到运动目标具有鲁棒性的特征,在保证跟踪精度的同时提高了跟踪模型的跟踪速度.在公开数据集OTB2015和红外—可见光数据集RGB-T210进行实验,结果表明提出的目标跟踪算法在各种跟踪场景下都取得了较好的跟踪效果.  相似文献   
4.
针对基于区间值模糊集的图像阈值分割问题,提出了一种基于中心扰动的区间值模糊集图像阈值分割算法.采用对目标及背景中心进行扰动的方式,考虑不确定、不精确信息对图像类别中心的影响,并利用限制等价函数构建图像的区间值模糊集模型;在提出一种区间值模糊集上区别度量的基础上建立目标函数来搜索最佳分割阈值.通过对三种类型的图像数据进行仿真实验,结果表明提出的方法在视觉和指标上总体得到了较好的结果,证明了该算法的有效性.  相似文献   
5.
为提高32Cr3MoVE钢工件的硬度和耐磨性,对其渗氮工艺进行了研究。结果表明:渗氮过程中采取较低的渗氮温度及较低的氮势,可以有效控制白亮层深度及避免产生粗大的合金氮化物,但渗氮速度较慢;通过氮势门槛值控制的渗氮方法,在渗氮前期可以适当提高氮势,随着渗氮时间的增加,逐步多段地降低氮势,使实际氮势始终维持在氮势门槛值的附近,此方法在保证渗氮速度的同时,能有效控制32Cr3MoVE钢渗氮后的白亮层深度及抑制脆性相的生成;最后通过工艺试验加以验证,得出适合32Cr3MoVE钢的氮势门槛值控制的气体渗氮热处理工艺。  相似文献   
6.
超高效混叠采集技术可实现多组震源同时激发产生地震波场,大幅度提高采集效率,但往往会导致相邻震源之间产生波场交叉而相互干涉,显著降低地震数据的信噪比。为此,提出一种基于奇异值分解(SVD)约束迭代反演的混叠噪声压制方法。首先以选定区域的混叠噪声奇异值对混叠数据的奇异值向量进行约束,然后利用迭代反演的策略逐步更新混叠数据的奇异值向量,最终在共炮检距域或动校正后的共中心点域实现混叠噪声与有效信号的分离。数据测试结果表明,该方法可在压制混叠噪声的同时,充分地保护有效信号。  相似文献   
7.
为解决不同驾驶风格的类人驾驶轨迹生成问题,以包含同类型多重示范的真实行车轨迹数据集为依托,提出一种基于驾驶风格参量提取的运动基元表征及基元序列生成方法。单一运动基元以改进的动态运动基元方法进行表征,并引入奇异值分解实现同类型轨迹集合中主要形状表征参量与驾驶风格参量的分离;基元序列则是在关联各独立表征参量的基础上,利用准均匀B样条 曲线进行序列拟合。结果表明:单一运动基元表征方法在保证轨迹表征精度的同时,扩展了基元依据驾驶风格的泛化调整能力;基元序列生成方法既实现了对目标点航向和位置的钳位,又保证了各独立基元之间的平滑过渡。  相似文献   
8.
王芳 《东北电力技术》2021,42(8):49-53,57
针对小电流接地系统故障选线,采用Hilbert-Huang变换和Hausdorff距离获得暂态零序电流的时频矩阵相似度作为故障选线判据.首先采用Hilbert-Huang变换建立每条出线的暂态零序电流时频矩阵,再将该时频矩阵经奇异值分解后,采用加权Hausdorff距离算法计算每条出线的暂态零序电流时频矩阵之间的相似度,据此故障特征进行故障线路筛选.采用仿真软件对不同故障条件分别进行仿真,结果表明该方法不受配电网故障初相角、故障点位置和故障点的接地电阻等内外因素的干扰,具有准确性高、对噪声不敏感、数据窗短和对采样频率要求不高等优点.  相似文献   
9.
针对复杂场景下文本识别流程复杂繁琐、适应性差、准确度低等缺点,本文提出一种复杂场景下文本检测和识别的新方法.该方法由文本区域检测网络及文本识别网络构成,文本区域检测网络为改进的PSENet,将PSENet的骨干网络改为ResNeXt-101,在特征提取过程中加入可微二值化操作来优化分割网络,不仅简化了后处理,而且提高了文本检测的性能.将卷积神经网络和加入聚合交叉熵损失的长短时记忆网络组成文本识别网络,聚合交叉熵的引入提高了文本识别的准确性.本文在两个数据集上进行验证,实验结果表明,两个网络模型融合后准确率最高达到95.6%,优于改进之前的方法.该方法能有效地检测和识别任意文本实例,具有很好的实用性.  相似文献   
10.
针对自训练迭代过程中错误标记样本对算法性能的影响,提出了基于密度峰值和切边权值的自训练算法。用密度聚类方法发现数据集的空间结构,选出具有代表性的未标记样本进行标签预测。用切边权值作为统计量进行假设检验,判断样本是否被正确标记,进而用正确标记样本逐步扩充有标记样本集合,直至所有未标记样本标签预测完成。新算法既充分利用了样本数据的空间结构信息,又解决了部分样本被标记错误的问题,提高了算法的分类准确率。通过在真实数据集上实验验证了新算法的有效性。  相似文献   
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